Рассмотрим, как работает эта модель. Есть протеин, «инсулиноподобный фактор роста II» (IGF-II), который, как подсказывает его название, способствует росту. Неудивительно, что генетические рецепты многих видов требуют выработки большого количества IGF‐II на стадии эмбрионального развития. Но, как и любой функционирующий механизм, IGF-II нуждается для работы в подходящем, благоприятном окружении – в данном случае нужны вспомогательные молекулы, известные как «рецепторы 1‐го типа». Пока что все идет как и в случае эндорфинов: у нас есть определенный ключ (IGF-II) и определенный замóк (рецепторы 1‐го типа), к которому ключ подходит, выполняя безусловно важную роль. Но у мышей, например, есть другой замóк (рецепторы 2‐го типа), к которому наш ключ тоже подходит. Для чего нужны эти дополнительные замки? По-видимому, ни для чего: они являются потомками молекул, которые у других видов (например, жаб) играют роль систем удаления отходов их клеток, но, связываясь с IGF-II в организме мыши, они делают вовсе не это. Тогда зачем они нужны? Потому что их присутствия «требует» генетический рецепт изготовления мыши, разумеется, но вот вам любопытный поворот сюжета: хотя инструкции, по которым можно «сделать» мышь, содержатся как в материнских, так и в отцовских генах, эти инструкции преимущественно экспрессируются из материнской хромосомы. Зачем? В противовес инструкциям рецепта, требующего слишком большого количества усилителя роста. Рецепторы 2‐го типа нужны просто для того, чтобы впитать – «захватить и разрушить» – весь избыточный усилитель роста, который в противном случае накачала бы в плод отцовская хромосома. Поскольку мыши – вид, в котором самки обычно спариваются более чем с одним самцом, самцы, по сути дела, соперничают за использование ресурсов каждой самки – соревнование, от которого самки должны защитить себя (и свой собственный генетический вклад).
Модель Хэйга и Вестоби предсказывает, что гены в мышах должны эволюционировать, чтобы защитить самок от подобной эксплуатации, и, таким образом, было подтверждено наличие у них импринтинга. Более того, эта модель предсказывает, что рецепторы 2‐го типа не должны таким же образом срабатывать у видов, не сталкивающихся с подобным генетическим конфликтом. Они не должны так работать у кур, поскольку зародыш не может повлиять на то, сколько яичного желтка он усвоит, а потому никакого перетягивания каната не случится. И действительно, рецепторы 2‐го типа у кур не связывают IGF-II. Некогда Бертран Рассел шутливо охарактеризовал определенную форму неправомерного аргумента как имеющую все преимущества кражи перед честной работой, и можно с сочувствием отнестись к трудолюбивым молекулярным биологам, которые испытывают определенную зависть, когда кто-нибудь вроде Хэйга внезапно врывается к ним с, по сути, следующими словами: «Идите, поищите вон под тем камнем – вы найдете сокровище вот такого вида!»
Но Хэйг мог сделать именно это: он предсказал, какой ход совершила бы Мать-Природа в стомиллионолетней игре проектирования млекопитающих. Он увидел, что есть веское основание выбрать из всевозможных доступных ходов именно этот – следовательно, он и был совершен. Можно оценить масштаб скачка в рассуждениях, которого потребовал этот вывод, сравнив его с аналогичным скачком, который можно сделать в игре «Жизнь». Напомню, что один из вероятных обитателей «Жизни» – Универсальная машина Тьюринга, состоящая из триллионов пикселей. Поскольку Универсальная машина Тьюринга способна вычислить любую вычислимую функцию, она может играть в шахматы, попросту подражая программе любого из играющих в шахматы компьютеров. Представим тогда, что подобная сущность обитает на плоскости «Жизни», играя сама с собой в шахматы, подобно играющему в шашки компьютеру Сэмюэла. Рассматривание конфигурации образующих такое диво точек почти наверняка ничего не дало бы тому, кто и не догадывается о возможности существования конфигурации с подобными возможностями. Для любого, кто предположил бы, что это огромное скопление черных точек является играющим в шахматы компьютером, доступными оказались бы невероятно эффективные способы предсказания будущего этой конфигурации.
Подумайте, сколько усилий вы могли бы сэкономить. Сначала перед вами оказался бы экран, на котором загораются и гаснут триллионы пикселей. Поскольку вам известно единственное правило физики «Жизни», вы можете, если захотите, кропотливо вычислять поведение каждого пятна на экране – но на это ушла бы целая вечность. В качестве первого шага по сокращению расходов можно перейти от анализа отдельных пикселей к анализу планеров, пожирателей, натюрмортов и т. д. Каждый раз, когда планер приближается к пожирателю, можно предсказать «поглощение в течение четырех поколений» не тратя время на вычисления индивидуальных траекторий каждого пикселя. Вторым шагом может быть переход к пониманию планеров как символов на «ленте» гигантской машины Тьюринга, а затем, заняв такую более высокого уровня позицию замысла, можно предсказать будущее рассматриваемой конфигурации как машины Тьюринга. На этом уровне вы будете «вручную моделировать» «машинный язык» играющей в шахматы компьютерной программы: такой процесс получения предсказания все еще трудоемок, но на порядок эффективнее анализа физики процессов. На третьем и еще более эффективном шаге можно игнорировать подробности самой программы игры в шахматы и просто согласиться, что, каковы бы они ни были, они целесообразны! То есть можно допустить, что проигрываемая машиной Тьюринга программа игры в шахматы приводит к тому, что планеры и пожиратели не просто играют в настоящие шахматы, но играют хорошо, – она была разработана так, чтобы находить удачные ходы (возможно, подобно программе Сэмюэла для игры в шашки, она разработала себя сама). Это позволяет вам анализировать расстановку фигур, возможные ходы в игре и основания для их оценки – перейти к размышлениям о мотивах.
Осмысляя конфигурацию с позиции интенциональности, вы могли бы предсказать ее будущее как действия шахматиста, по собственной воле передвигающего фигуры и пытающегося поставить мат. Для начала вам пришлось бы разработать интерпретационную таблицу, позволяющую сказать, какими символами являются определенные конфигурации пикселей: какое состояние планера означает «Ф × Сш» (Ферзь берет слона; шах) и иные обозначения для шахматных ходов. Но затем вы смогли бы использовать эту таблицу, чтобы предсказывать, например, что следующая формирующаяся из галактики пикселей конфигурация будет вот такой-то вереницей планеров – скажем, символом «Л × Ф» (Ладья берет ферзя). Это рискованно, поскольку проигрываемая на машине Тьюринга шахматная программа может оказаться вовсе не абсолютно рациональной, и на ином уровне на поле могут оказаться осколки, которые «сломают» конфигурацию машины Тьюринга до того, как игра будет закончена. Но если все идет по плану (а обычно так и бывает), если вы интерпретируете конфигурации верно, то можете поразить своих друзей таким, к примеру, заявлением: «Я предсказываю, что следующая вереница планеров возникнет в этой галактике „Жизни“ в области L и будет выглядеть следующим образом: один планер, за ним группа из трех и снова один, и еще один…» Как, во имя всего святого, вам удалось предсказать, что возникнет именно такая «молекулярная структура»?
340