El programa de la comadreja o la comadreja de Dawkins es un experimento mental y una variedad de simulaciones por computadora que lo ilustran. Su objetivo es demostrar que el proceso que impulsa los sistemas evolutivos ( variación aleatoria combinada con selección acumulativa no aleatoria ) es diferente del azar puro .
El experimento mental fue formulado por Richard Dawkins , y la primera simulación fue escrita por él; otras personas han escrito varias otras implementaciones del programa.
En el capítulo 3 de su libro El relojero ciego , Dawkins dio la siguiente introducción al programa, haciendo referencia al conocido teorema del mono infinito :
No sé quién fue el primero en señalar que, con el tiempo suficiente, un mono escribiendo a máquina podría escribir todas las obras de Shakespeare . La frase clave es, por supuesto, con el tiempo suficiente. Limitemos un poco la tarea que tiene que afrontar nuestro mono. Supongamos que tiene que escribir, no las obras completas de Shakespeare, sino sólo la breve frase «Me parece que es como una comadreja », y se lo haremos relativamente fácil dándole una máquina de escribir con un teclado restringido, con sólo 26 letras (mayúsculas) y una barra espaciadora. ¿Cuánto tiempo tardará en escribir esta pequeña frase?
El escenario está diseñado para producir una cadena de letras sin sentido , suponiendo que la selección de cada letra en una secuencia de 28 caracteres será aleatoria. El número de combinaciones posibles en esta secuencia aleatoria es 27 28 , o aproximadamente 10 40 , por lo que la probabilidad de que el mono produzca una secuencia dada es extremadamente baja. Cualquier secuencia particular de 28 caracteres podría ser seleccionada como frase "objetivo", todas igualmente improbables como el objetivo elegido por Dawkins, "ME PIENSO QUE ES COMO UNA COMADREJA".
Se podría escribir un programa informático que llevara a cabo las acciones del hipotético mono de Dawkins, generando continuamente combinaciones de 26 letras y espacios a gran velocidad. Incluso a un ritmo de millones de combinaciones por segundo, es improbable, incluso si se tuviera en cuenta toda la vida del universo , que el programa pudiera producir alguna vez la frase "ME PIENSO QUE ES COMO UNA COMADREJA". Para una cadena de 28 caracteres, con 27 caracteres posibles (AZ más espacio), cualquier cadena generada aleatoriamente tiene una probabilidad de una en 27^28 de ser correcta; es decir, aproximadamente una en 10^40. Si un programa que genera 10 millones de cadenas por segundo hubiera estado funcionando desde el comienzo del universo (alrededor de 14 mil millones de años, o 10^17 segundos), hasta ahora sólo habría generado alrededor de 10^24 cadenas. [ ¿ Investigación original? ]
Dawkins pretende con este ejemplo ilustrar un malentendido común sobre el cambio evolutivo , es decir, que las secuencias de ADN o los compuestos orgánicos como las proteínas son el resultado de la combinación aleatoria de átomos para formar estructuras más complejas. En este tipo de cálculos, cualquier secuencia de aminoácidos en una proteína será extraordinariamente improbable (esto se conoce como la falacia de Hoyle ). Más bien, la evolución procede escalando colinas , como en los paisajes adaptativos .
Dawkins continúa demostrando que un proceso de selección acumulativa puede requerir muchos menos pasos para alcanzar un objetivo determinado. En palabras de Dawkins:
Volvemos a utilizar nuestro mono informático, pero con una diferencia crucial en su programa. Comienza de nuevo eligiendo una secuencia aleatoria de 28 letras, igual que antes... la duplica repetidamente, pero con una cierta probabilidad de error aleatorio - "mutación" - en la copia. El ordenador examina las frases sin sentido mutantes , la "progenie" de la frase original, y elige la que, aunque sea ligeramente, más se parece a la frase de destino, ME PARECE QUE ES COMO UNA COMADREJA.
Al repetir el procedimiento, se irá modificando gradualmente en cada generación una secuencia aleatoria de 28 letras y espacios . Las secuencias avanzan en cada generación:
Dawkins continúa:
El tiempo exacto que tarda el ordenador en alcanzar el objetivo no importa. Si quieres saberlo, la primera vez que lo hizo, mientras yo estaba almorzando, me llevó alrededor de media hora. (Los entusiastas de los ordenadores pueden pensar que esto es excesivamente lento. La razón es que el programa estaba escrito en BASIC , una especie de lenguaje infantil de ordenador. Cuando lo reescribí en Pascal , tardó 11 segundos.) Los ordenadores son un poco más rápidos en este tipo de cosas que los monos, pero la diferencia realmente no es significativa. Lo que importa es la diferencia entre el tiempo que tarda la selección acumulativa y el tiempo que tardaría el mismo ordenador, trabajando a toda máquina al mismo ritmo, en alcanzar la frase objetivo si se viera obligado a utilizar el otro procedimiento de selección de un solo paso: alrededor de un millón de millones de millones de millones de años. Esto es más de un millón de millones de millones de veces el tiempo que lleva existiendo el universo hasta ahora.
El programa pretende demostrar que la conservación de pequeños cambios en una cadena evolutiva de caracteres (o genes ) puede producir combinaciones significativas en un tiempo relativamente corto siempre que exista algún mecanismo para seleccionar cambios acumulativos, ya sea una persona que identifique qué rasgos son deseables (en el caso de la selección artificial) o un criterio de supervivencia ("aptitud") impuesto por el medio ambiente (en el caso de la selección natural). Los sistemas de reproducción tienden a conservar los rasgos a lo largo de las generaciones, porque la descendencia hereda una copia de los rasgos de los padres. Son las diferencias entre los descendientes, las variaciones en la copia, las que se convierten en la base de la selección, lo que permite que las frases más cercanas al objetivo sobrevivan y que las variantes restantes "mueran".
Dawkins analiza la cuestión del mecanismo de selección con respecto a su programa de "biomorfos":
El ojo humano tiene un papel activo que desempeñar en la historia. Es el agente de selección. Examina la camada de progenie y elige una para la reproducción. ... En otras palabras, nuestro modelo es estrictamente un modelo de selección artificial, no de selección natural. El criterio de "éxito" no es el criterio directo de supervivencia, como ocurre en la verdadera selección natural. En la verdadera selección natural, si un cuerpo tiene lo necesario para sobrevivir, sus genes sobreviven automáticamente porque están dentro de él. De modo que los genes que sobreviven tienden a ser, automáticamente, aquellos genes que confieren a los cuerpos las cualidades que los ayudan a sobrevivir.
En cuanto a la aplicabilidad del ejemplo a la evolución biológica, es cuidadoso al señalar que tiene sus limitaciones:
Aunque el modelo del mono y Shakespeare es útil para explicar la distinción entre la selección en un solo paso y la selección acumulativa, es engañoso en aspectos importantes. Uno de ellos es que, en cada generación de "reproducción" selectiva, las frases de "progenie" mutante se juzgaban según el criterio de semejanza con un objetivo ideal distante , la frase ME PARECE QUE ES COMO UNA COMADREJA. La vida no es así. La evolución no tiene un objetivo a largo plazo. No hay un objetivo a largo plazo, ninguna perfección final que sirva como criterio para la selección, aunque la vanidad humana abriga la absurda noción de que nuestra especie es el objetivo final de la evolución. En la vida real, el criterio para la selección es siempre a corto plazo, ya sea la simple supervivencia o, de manera más general, el éxito reproductivo.
En El relojero ciego, Dawkins ofrece un modelo gráfico de selección genética que incluye entidades que él llama biomorfos. Se trata de conjuntos bidimensionales de segmentos de línea que guardan relación entre sí, dibujados bajo el control de "genes" que determinan la apariencia del biomorfo. Al seleccionar entidades de generaciones secuenciales de biomorfos, un experimentador puede guiar la evolución de las figuras hacia formas dadas, como biomorfos de "avión" o "pulpo".
Como simulación, los biomorfos no se acercan mucho más al comportamiento genético real de los organismos biológicos. Al igual que el programa Weasel, su desarrollo está determinado por un factor externo, en este caso las decisiones del experimentador que elige cuál de las muchas formas posibles pasará a la siguiente generación. Sin embargo, sirven para ilustrar el concepto de "espacio genético", donde cada gen posible se trata como una dimensión , y los genomas reales de los organismos vivos constituyen una fracción minúscula de todas las combinaciones genéticas posibles, la mayoría de las cuales no producirán un organismo viable. Como dice Dawkins, "por muchas formas que pueda haber de estar vivo, es seguro que hay muchas más formas de estar muerto".
En Climbing Mount Improbable , Dawkins respondió a las limitaciones del programa Weasel describiendo programas, escritos por otras partes, que modelaban la evolución de la telaraña . Sugirió que estos programas eran modelos más realistas del proceso evolutivo, ya que no tenían un objetivo predeterminado más allá de crear una red que atrapara más moscas mediante un proceso de "ensayo y error". Las telarañas se consideraban buenos temas para el modelado evolutivo porque eran ejemplos simples de biosistemas que se visualizaban fácilmente; los programas de modelado generaron con éxito una variedad de telarañas similares a las que se encuentran en la naturaleza.
