Слепой часовщик. Как эволюция доказывает отсутствие замысла во Вселенной бесплатное чтение

Ричард Докинз
Слепой часовщик

Об авторе

Ричард Докинз родился в Найроби в 1941 году. Он закончил Оксфордский университет и остался там работать над диссертацией под руководством нобелевского лауреата, этолога Нико Тинбергена. С 1967 по 1969 год он был ассистентом профессора зоологии в Калифорнийском университете в Беркли. С 1970 года он читал лекции по зоологии в Оксфордском университете и был членом совета Нового Колледжа. В 1995 году он стал первым профессором Оксфордского профессората популяризации науки Чарльза Симойи.

Первая книга Ричарда Докинза, «Эгоистичный ген» (1976; второе издание, 1989), сразу стал международным бестселлером и, как и «Слепой часовщик», была переведена на все главные языки мира. В 1982-м году вышло её продолжение — «Расширенный фенотип». Среди других его бестселлеров — «Бегство из рая» (1995) и «Восхождение на пик невероятности» (1996; Пингвин, 1997).

За «Слепого часовщика» Ричард Докинз получил в 1987 году литературную премию Королевского общества поддержки литературы и премию газеты «Лос Анжелес Таймс». Телефильм по этой книге, показанный в серии «Горизонт», получил премию за лучшую научную программу в 1987 году. В 1989-м году он также получил году серебряную медаль Лондонского зоологического общества, а в 1990-м премию имени Майкла Фарадея от Королевского общества содействия популяризации науки; в 1994-м — приз Накаямы за науки о человеке, и был удостоен почётного гонорара Д. Литта университетом св. Эндрю и Австралийским национальным университетом в Канберре.

Предисловие

Замысел этой книги исходит из убеждённости в том, что наше собственное существование, некогда представлявшееся Тайной Всех Тайн, более не тайна. Дарвин и Уоллес её раскрыли для нас, хотя мы и будем какое-то время добавлять примечания к их решению. Написать эту книгу меня побудило удивление тем, что очень много людей, похоже, не только не в курсе наличия изящного и красивого решения этой, самой глубокой из проблем, но, как это ни невероятно, часто не осознающих само наличие проблемы!

Проблема состоит в нашей сложности. Компьютер, на котором я пишу эти слова, обладает памятью для хранения информации ёмкостью около 64 килобайт (один байт используется для хранения одного символа текста). Компьютер был осознанно спроектирован и осознанно изготовлен. Мозг, с помощью которого вы воспринимаете мои слова — есть совокупность примерно десяти миллионов килонейронов. Почти из каждой из этих миллиардов нервных клеток исходят «электрические провода» (которых может быть несколько тысяч), соединяющие её с другими нейронами. Кроме того, на молекулярно-генетическом уровне каждый из этих многих триллионов нейронов хранит примерно в тысячу раз больше дискретно-кодированной информации, чем весь мой компьютер. Сложность живых организмов сочетается с их изящной эффективностью. Если кто-то полагает, что такой уровень сложности не требует объяснений, то я не возражаю. Нет, конечно, поразмыслив, я возражаю, ибо одна из целей моей книги состоят в том, чтобы поделиться с читателем, которому ещё не знакомо это ощущение, чувством неописуемого изумления сложностью биологических систем. Но вводя вас в мир тайны, я не забываю другую, главную свою цель — снять снова её покров, объясняя, как всё устроено.

Объяснять — непростое искусство. Из какого-нибудь вашего объяснения читатель может разве что понять слова; но можно объяснить то же самое так, что читатель прочувствует вашу мысль до мозга костей. Чтобы достичь последнего, иногда бывает недостаточно беспристрастно выкладывать перед читателем доказательства. Требуется быть адвокатом, используя разные хитрости адвокатского ремесла. Эта книга — не бесстрастный научный трактат. Другие книги по дарвинизму именно таковы, и многие из них превосходно информативны и их неплохо читать вместе с этой. Эта книга далеко не беспристрастна! И нужно признать, что отдельные части её написаны со такой страстью, которая, появись она в профессиональном научном журнале, вызывала бы примечание редакции. Конечно, я стремился и информировать, но также я стремился и убеждать, и даже — как без некоторой самонадеянности? — вдохновлять. Я хотел заразить читателя взглядом на наше собственное существование как на жуткую тайну и в то же время наполнить его восторгом от осознания того факта, что эта тайна имеет изящную разгадку, к тому же лежащую в пределах нашего понимания. Более того, я хочу убедить читателя не только в том, что дарвиновское мировоззрение истинно, но и в том, что это единственная известная теория, способная, в принципе, раскрыть тайну нашего существования. Это делает теорию убедительной вдвойне. Было бы здорово, если б подтвердилось, что дарвинизм верен не только на нашей планете, но и везде во Вселенной, где бы удалось найти жизнь. Но выступая в таком духе, я в одном отношении дистанцирую себя от профессиональных адвокатов. Адвокат или политический деятель страстен корыстно, убеждая людей в интересах клиента или дела, которым он на самом деле может не верить. Я никогда так не поступал, и никогда не буду. Возможно, я не всегда прав, но я страстно стремлюсь к истине и никогда не говорю чего-то, в истинность чего я не верю. Однажды меня шокировал один случай, когда я участвовал в университетских дебатах с креационистами. На обеде после дебатов я оказался за одним столиком с молодой женщиной, чья речь в пользу креационизма на этих дебатах была довольно яркой. Она нисколько не была креационистом, и поэтому я попросил её честно сказать, зачем она так сделала. Она спокойно признала, что просто отрабатывала навыки дебатирования и нашла, что защита позиции, в которую она не верит, будет более эффективным тренингом. Очевидно, что это обычная практика в университетских обществах любителей дебатов — когда выступающий защищает ту сторону, какую ему велят. Его собственная вера здесь не участвует. Я проделал длинный путь, чтобы участвовать в сложном публичном выступлении, потому что я верил в искренность пригласившего меня движения. Когда я обнаружил, что члены общества используют это движение как платформу для игры в дебаты, я принял решение впредь отклонять приглашения от обществ любителей дебатов, поощряющих неискреннюю защиту на заседаниях, когда научная правда находится под угрозой.

По каким-то, не до конца ясным мне причинам, дарвинизм представляется более нуждающимися в защите, чем аналогичные истины в других областях науки. Многие из нас не имеют и понятия о квантовой механике или о специальной теории относительности Эйнштейна, но это само по себе не приводит нас к оппозиции этим теориям! Критики дарвинизма, в отличие от эйнштейнизма, полагают себя компетентными для его критики при любом уровне их невежества. Я полагаю, что одна из проблем с дарвинизмом проистекает из того, что, как проницательно отметил Жак Монод, всякий полагает, что разбирается в нём. Это действительно замечательно простая теория; даже, как многие полагают, несерьёзная — в сравнении с почти всей физикой и математикой. В сущности, её можно свести просто к идее о том, что упорядоченное воспроизводство, которое допускает вариации, будет иметь далеко идущие последствия, если есть время для их накопления. Однако имеются веские основания полагать, что эта простота может ввести в заблуждение. Вспомните, что несмотря на кажущуюся простоту теории, до неё никто не додумался до середины 19-го века — до Дарвина и Уоллеса! «Принципы» Ньютона появились почти за 200 лет, а Эратосфен определил размер Земли более чем за 2000 лет до этого — как могла такая простая идея столь долго оставаться не открытой мыслителями такого крупного калибра, как Ньютон, Галилео, Декарт, Лейбниц, Хьюм и Аристотель? Почему ей пришлось ждать двух натуралистов викторианской эпохи? Что было неладно у философов и математиков, проглядевших её? И почему столь мощная идея продолжает и сейчас оставаться в значительной степени невоспринятой массовым сознанием? Ну словно человеческий мозг специально сделан так, чтобы не понимать дарвинизм и с трудом верить в него. Возьмём, к примеру, такое понятие, как «случайность», которое часто драматизированно воспринимают как «слепой шанс». Подавляющее большинство атакующих дарвинизм людей, с почти непристойным рвением хватаются за ошибочную идею о том, будто в мире нет ничего, кроме случайности. Сам факт сложности жизни буквально олицетворяет антитезу случайности, но если вы полагаете, что дарвинизм эквивалентен слепому случаю, то вы очевидно найдете, что опровержение дарвинизма несложно! Одна из моих задач будут состоять в том, чтобы разрушить этот страстно обожаемый миф о том, что дарвинизм — это «теория шанса». Другая возможная причина, по которой мы предрасположены не верить дарвинизму, состоит в том, что наш мозг настроен на обработку событий во временных шкалах, радикально отличных от тех, в которых происходят эволюционные изменения. Мы располагаем способностями оценки процессов, которые длятся секунды, минуты, годы, самое большее — десятилетия. Дарвинизм — теория о нарастающих изменениях, длящихся тысячи и миллионы десятилетий. Все наши интуитивные суждения о вероятности чего-либо могут быть ошибочны на много порядков величины. Наш точно настроенный аппарат скептицизма и субъективной теории вероятности даёт осечки в этих огромных временных просторах, потому что он настроен, иронично говоря, самой эволюцией, на работу в течение одной жизни, длящейся нескольких десятилетий. Потребуется напрячь воображение, чтобы выйти из тюрьмы привычных временных отрезков, чему я буду стараться помогать.

Третья возможная причина, по которой наш мозг предрасположен сопротивляться дарвинизму, проистекает из больших успехов людей-проектировщиков. Наш мир находится во власти креативных достижений инженеров и деятелей искусства. Мы полностью привыкли к мысли о том, что элегантная сложность — признак преднамеренного, продуманного замысла. Это, вероятно, наиболее сильная причина для веры, исповедовавшейся подавляющим большинством когда-либо живших на Земле людей — веры в наличие некоего сверхествественного божества. Дарвину и Уоллесу потребовался очень большой всплеск воображения, чтобы увидеть, вопреки всем интуициям, что есть другой способ, и как только вы поняли это, вы нашли гораздо более правдоподобный путь происхождения «сложной конструкции» из первозданной простоты. Этот потребный всплеск воображения настолько велик, что и по сей день многие люди всё ещё не желают так напрягаться. И главная цель этой книги — помочь читателю делать это.

Естественно, любой автор надеется, что его книга будет жить дольше одного эфемерного соприкосновения с читателем. Но любой адвокат, заботясь о жизни своего случая в веках, должен также реагировать на современных ему оппонентов или оппонирующие точки зрения. И есть риск того, что какие-то из этих аргументов, как бы жгуче они ни полыхали сегодня, будет выглядеть жутко устаревшими по прошествии нескольких десятилетий. Часто отмечается такой парадокс — первое издание «Происхождения видов» лучше шестого. А всё потому, что Дарвин полагал себя обязанным в более поздних изданиях отвечать на текущую критику первого издания, критику, настолько теперь устаревшую, что его реплики просто мешают, a местами даже вводят в заблуждение. Однако, искушению проигнорировать модную сиюминутную критику, когда кто-то предполагает, что через девять дней случится чудо, этому искушению нельзя потворствовать, и не только ради вежливости к критикам, но и потому, что она можеть запутать читателя. И хотя у меня есть несколько собственных частных идей, эфемерность которых в конечном итоге докажут последующие главы этой книги (по той же причине), но пусть читатель — и время — нас рассудят. Я с огорчением обнаружил, что некоторые из моих подружек (по счастью, немногие) трактуют использование мною безличного местоимения мужского рода, как моё намерение не иметь их в виду. Но если бы здесь и имело место какое-то игнорирование такого рода (к счастью, этого нет), то думаю, что скорее имел бы в виду мужчин, но когда я однажды ради эксперимента попробовал обращаться к моему абстрактному читателю как «она», то феминистки осудили меня за высокомерную снисходительность: я должен был писать «он или она» и «его или её». Сделать это нетрудно, если вас не беспокоит литературная правильность языка, но если вас это не беспокоит, то вы демонстритуете неуважение к читателям обеих полов. Тогда я вернулся к нормальным соглашениям по использованию английских местоимений. Я могу обратиться к «читателю» местоимением «он», но полагаю читателя именно мужчиной не больше, чем говорящий по французски думает о столе как о женщине. Фактически, как мне кажется, я чаще думаю о своём читателе, как о женщине, но это — моё личное дело; мне бывает неприятно когда эти соображения вмешиваются в мою практику использования моего родного языка.

Некоторые люди для меня — объекты для благодарности. Те, кому я могу показать себя с лучшей стороны, поймут. Мои издатели не сочли необходимым утаить от меня личности своих рефери (не рецензентов; именно рецензенты, самоуверенные американцы под 40, критикующие книги только после публикации, когда автор уже не может что-либо сделать). Мне были очень полезны предложения Джона Кребса (в который раз!), Джона Дюрана, Грэма Кейнс-Смита, Джеффри Левинтона, Майкла Рас, Энтони Халлам и Дэвид Пи. Ричард Грегори любезно критиковал главу 12, и заключительная версия выиграла от её полного исключения. Марк Ридли и Алан Графен, отныне даже официально более не мои студенты, вместе с Биллом Хамилтоном — путеводные звёзды группы коллег, с которыми я обсуждаю эволюцию, и из чьих идей я извлекаю пользу почти ежедневно. Они, а также Памела Веллс, Питер Аткинс и Джон Докинз любезно критиковали различные главы по моей просьбе. Сара Банни предложила много улучшений, а Джон Гриббин исправил главную ошибку. Алан Графен и Вилл Аткинсон консультировали по компьютерным проблемам, а агенство «Эппл Макинтош» отделения зоологии любезно позволило распечатать биоморфы на их лазерном принтере.

Повторюсь о полезности для меня неослабного динамизма которым Майкл Роджерс, а теперь Лонгман, увлекали всех нас. Он, а также Мэри Кеннан Нортон, умело применяли акселератор (к моей морали) и тормоза (к моему чувству юмора) когда те были необходимы. Часть книги была написана в творческом отпуске, любезно предоставленным отделением зоологии и Новым колледжем. Наконец, упомяну мой долг обеим моим предыдущим книгам — оксфордская система обучения и многие обученные мною ученики все эти годы помогали мне отрабатывать те немногие навыки, что есть у меня в трудном искусстве объяснений.

Ричард Докинз

Оксфорд, 1986

Глава 1. В поисках объяснения невероятного

Животные, и мы в том числе — это самые сложные объекты в известной нам вселенной. Разумеется, вселенная, известная нам — ничтожный фрагмент всей Вселенной, и не исключено, что на других планетах существуют ещё более сложные объекты; некоторые из них могут уже знать про нас. Но это не меняет сути проблемы. Наличие сложных сущностей, где бы они ни были, требует очень специфических объяснений. Мы хотим знать, как они пришли в этот мир, и почему они так сложны. Я постраюсь доказать, что объяснение этого, вероятно, будет универсальным для аналогичных сложных вещей во всей Вселенной — будь то мы с вами, шимпанзе, черви, деревья или космические монстры. С другой стороны, все они будут отличаться от объектов, которые я буду называть «простыми» — камней, облаков, рек, галактик и кварков. Все они — предмет физики. Шимпанзе, собаки, летучие мыши, тараканы, люди, черви, одуванчики, бактерии и галактические пришельцы являются предметом биологии.

Различие между ними — в их сложности. Биология изучает сложные объекты, которые выглядят как бы специально предназначенными для решения какой-то задачи. Физика изучает простые вещи, которые не вызывают у нас соблазна привлечь понятие замысла. На первый взгляд, рукотворные изделия, такие как, компьютеры и автомобили, выглядят исключениями. Они сложны и явно разработаны для некой цели, однако они не живые и сделаны металла и пластика, а не плоти и крови. В этой книге они будут однозначно трактоваться как биологические объекты. Читатель может удивлённо спросить: «Да, но разве это биологические объекты?» Слова — наши слуги, а не хозяева. Мы находим удобным для различных задач использовать слова в различных смыслах. Большинство кулинарных книг относят омаров к рыбам. У зоологов такая классификация может вызвать протест — они могут указать, что у омаров есть больше оснований называть рыбами людей, так как рыбы — гораздо более близкие родственники людям, чем омарам. И рассуждая о правовом статусе омаров, я догадываюсь, что принадлежность омаров к насекомым или «животным» следовало бы узаконить решением суда (что имело бы следствием разрешение людям варить их живьём или нет). С зоологической точки зрения, омары — конечно же, не насекомые. Они относятся к животным, да, но к ним же относятся и насекомые, и мы с вами. Довольно мало смысла в возмущении непривычным использованием людьми разных слов (Хотя в частном порядке я весьма склонен возмущаться людьми, варящими омаров живьём). Поварам и адвокатам следует использовать слова в их профессиональной манере, и я буду поступать так же в этой книге. Не нужно придираться к вопросу о том, в «самом ли деле» автомобили и компьютеры — биологические объекты. Дело в том, что если на некоей планете будет найден какой-нибудь предмет данного уровня сложности, то мы будем должны без колебаний заключить, что на этой планете жизнь существует или когда-то существовала. Машины — непосредственные продукты деятельности живых объектов; они «наследуют» их сложность и замысел, и по ним можно диагностировать существования жизни на этой планете. То же самое справедливо для окаменелостей, скелетов и мёртвых тел.

Я сказал, что физика изучает простые вещи, и это утверждение тоже может поначалу показаться странным. Физика представляется нам сложным предметом, ибо физические идеи трудны в понимании для нас. Наш мозг был предназначен для понимания проблем охоты и собирательства, спаривания и взращивания потомства — для ориентировке в мире с объектами среднего размера, двигающимися в трёх измерениях с умеренными скоростями. Мы плохо подготовлены для постижения чего-то очень большого или малого; процессов, продолжительность которых измеряется в пикосекундах или миллиардах лет; частиц с неопределённым положением в пространстве; сил и полей, которые мы не можем увидеть или ощутить и о котором мы знаем только потому, что они воздействуют на вещи, которые мы можем увидеть или пощупать. Мы полагаем, что физика сложна, потому что её нам бывает трудно понять, и потому, что книги по физике полны трудной математики. Но в сущности, изучаемые физиками объекты, тем не менее, просты. Это облака газов или крошечных частиц, или глыбы однородной материи, такие как кристаллы, с почти бесконечно повторяющейся атомной структурой. У них нет, по крайней мере по биологическим стандартам, замысловатых работающих частей. Даже большие физические объекты, такие как звёзды, состоят из довольно ограниченного множества составных частей, более или менее бессистемно организованных. Поведение физических, небиологических объектов настолько просто, что для описания его возможно использовать существующий математический язык, и именно поэтому в физических книгах так много математики.

Книги по физике могут сложны, но эти книги, подобно автомобилям и компьютерам, являются продуктом биологического объекта — человеческого мозга. Объекты и явления, описанные в книге по физике, проще, чем единственная клетка в теле её автора. А автор состоит из триллионов таких клеток, многие из которых отличаются друг от друга, и соорганизованы посредством замысловатой архитектуры и точной сборки в работающий механизм, способный к написанию книги (я использую американские триллионы, как и все мои единицы; один американский триллион — это миллион миллионов; американский миллиард — тысяча миллионов). Наш мозг не лучше приспособлен для восприятия экстремальной сложности, чем для восприятия экстремальных размеров или других трудных физических экстремумов. Пока никто ещё не изобрёл математику для описания полной структуры и поведения такого объекта, как физик — или даже одной из его клеток. Всё, что мы можем сделать — это понять часть общих принципов функционирования живых существ, и почему они существуют вообще.

Мы вернулись к тому, с чего мы начали. Мы хотели знать, почему мы и все другие сложные вещи существуют. И теперь мы можем в общих чертах ответить на этот вопрос, даже не обладая способностями постигать детали этой сложности. Вот аналогия — большинство из нас не понимает в деталях, как функционирует воздушный лайнер. Возможно, всех этих деталей не понимают и его создатели: двигателисты не понимают тонкостей работы крыльев, а специалисты по крыльям понимают работу двигателей лишь в общих чертах. Собственно говоря, специалисты по крыльям не понимают работу крыльев с полной математической точностью — они могут предсказать поведение крыла в условиях турбулёнтности, лишь исследуя модель в аэродинамической трубе или в ходе компьютерного моделирования — как раз то, что может делать биолог для исследования животного. Но как бы смутно мы ни понимали работу воздушного лайнера, все мы понимаем тот общий процесс, который вызвал воздушный лайнер из небытия. Он был разработан людьми на чертёжных досках. Затем другие люди изготовили детали по этим чертежам, потом большее число людей (при помощи других машин, разработанных людьми) свинтили, склепали, сварили и склеили эти детали между собой, каждую на нужном месте. Процесс, воззвавший воздушный лайнер к существованию, не очень загадочен для нас, потому что его сделали люди. Систематическая сборка деталей в осмысленный проект — это нечто такое, что мы знаем и понимаем, поскольку мы собственноручно это испробовали, пусть даже на детском конструкторе.

Но что можно сказать про наши собственные тела? Каждый из нас — механизм, подобный воздушному лайнеру, только намного более сложный. Были ли мы, как и лайнер, разработаны на чертежной доске, и собирались ли детали, из которых мы состоим, воедино квалифицированным инженером? Нет. Это удивительный ответ; мы узнали и поняли его лишь примерно столетие назад. Когда Чарльз Дарвин впервые дал объяснение, то многие люди не захотели или не смогли принять его. Я сам категорически отказывался верить теории Дарвина, когда впервые услышал о ней в детстве. Практически все люди, на всём протяжении истории до второй половины 19-го века, твёрдо верили нечто обратное — в теорию Сознательного Творения. И многие люди до сих пор продолжают в неё верить, возможно, потому, что истинное, дарвиновское объяснение нашего существования — до сих пор, и это знаменательно, не вошло в обязательную часть учебной программы общего образования. И эта неправильная точка зрения очень широко распространена.

Часовщик, упомянутый в заглавии этой книги, взят из известного трактата богослова 18-го века Уильяма Пали. Его книга «Натуральная теология — или признаки и свидетельства существования бога, видимые в явлениях природы», изданная в 1802 году, является наиболее известным собранием «аргументов в пользу Творения» и с тех пор рассматривается как наиболее убедительное доказательство существования бога. Я восхищаюсь этой книгой, ибо её автор в его время преуспел в решении той задачи, над решением которой я бьюсь сейчас. Он имел чёткое мнение, истово верил в него и не жалел сил для того, чтобы убедить в этом всех. Он питал надлежащее почтение к сложности живого и видел, что оно требует очень специфического объяснения. Он был неправ в одном и, предположительно, очень важном — в сущности своего объяснения. Он дал традиционный религиозный ответ на эту загадку, но сформулировал его яснее и убедительнее любого своего предшественника. Правильное объяснение — совершенно иное, и ему пришлось ждать одного из самых революционных мыслителей всех времён, Чарльза Дарвина.

Пали начинает свою «Натуральную теологию» со знаменитого пассажа:

Предположим, что идя по пустыне, я споткнулся о камень и спросил себя: «Как этот камень здесь оказался»? И я мог бы, не зная ничего иного, возможно ответить, что он тут был всегда; при этом, очевидно было бы нелегко показать абсурдность этого ответа. Но предположим далее, что я нашёл на земле часы, и если бы меня спросили, как на этом месте оказались эти часы, то вряд ли мне бы голову пришёл ответ, который я дал чуть выше — что, насколько я знаю, часы могли быть здесь всегда.

Пали здесь воздаёт должное различию между естественными физическими объектами, такими, как камни, и рукотворными, спроектированными — такими, как часы. Он продолжает разъяснения, указывая на точность, с которой изготовлены их винтики и пружинки, на замысловатость конструкции, в которую они собраны. Если бы мы нашли в предмет, подобный этим часам в пустыне, то даже если бы мы не знали, как они появились, то их точность и сложность замысла вынудили бы нас заключить, что…

…у часов должен быть изготовитель; значит, должно быть существовал — в какое-то время, в том или ином месте — механик или механики, который изготовил Это для цели, которой (как мы находим), Это и в самом деле отвечает, который придумал эту конструкцию и замыслил её использование…

Разумно! Вряд ли кому-то пришло в голову возразить. Пали настаивает далее (так же, как это делает в действительности атеист, когда рассматривает работу природы), что…

…многочисленные проявления изобретательности, признаки замысла, имеющиеся у часов, имеют место и в работах природы — с тем отличием, что у порождений природы их намного больше, и совершенство их превышает все попытки его измерить.

Пали поддерживает свою позицию красивыми и благоговейными описаниями разрезов машин жизни. Первым был приведён человеческий глаз — любимый пример, который позже использовал Дарвин, и который будет регулярно появляться в этой книге далее. Пали сравнивает глаз с задуманным прибором, таким, как телескоп, и заключает, что «можно столь же неопровержимо утверждать, что глаз был сделан для зрения, как и то, что телескоп был сделан для помощи ему». У глаза должен быть разработчик, точно так же, как он был у телескопа.

Аргументация Пали отличается страстной искренностью и базируется на лучших достижениях биологической мысли тех дней, но она неправильна — пусть великолепна, но совершенно ложна. Аналогии между телескопом и глазом, между часами и живым организмом ложны. Всё наоборот, единственный «часовщик» в природе — слепые силы физики, хотя и очень специфически работающие здесь. У настоящего часовщика есть способность предвидеть: он проектирует эти винтики и пружинки, планирует их сочленения, видя их будущую работу перед своим мысленным взором. Открытый Дарвиным естественный отбор — слепой, бессознательный, автоматический процесс, о котором теперь знаем и мы, — объясняет существование и очевидную целеустремленность всех форм жизни, не имея при этом никакой цели в мозгу. У него нет никаких мыслей и никакого мысленного взора. Он не планирует будущее. У него нет ни зрения, ни предвидения вообще. Если и можно роль естественного отбора приравнять к роли часовщика природы, то это — слепой часовщик. Я объясню всё это и много чего сверх этого. Но я не буду делать одного — умалять удивления «живыми часами», которые так вдохновляли Пали. Напротив, я буду стараться подчеркнуть моё ощущение, что Пали мог пойти дальше. По части благоговейного трепета перед «живыми часами» я не уступаю никому. У меня больше общего с преподобным Уильямом Пали, чем с «выдающимся современным философом, известным атеистом», с которым я однажды обсуждал проблему на обеде. Я сказал, что не могу представить себе атеиста в любой момент истории до 1859 года, когда было издано «Происхождение видов» Дарвина. «А как же Хьюм?», спросил философ. Я в свою очередь спросил: «А как Хьюм объяснял организованную сложность живого мира?» Философ ответил: «Никак. А зачем здесь нужно какое-то особое объяснение?»

Пали знал, что здесь нужно особое объяснение; и Дарвин знал, и, я подозреваю, что в глубине души мой компаньон-философ тоже. По крайней мере — именно затем я здесь, чтобы показать его. Что же до самого Девида Хьюма, то иногда говорится, что великий шотландский философ располагал аргументами против «сотворения мира» за столетие до Дарвина. За что Хьюма критикуют, так это за использование логики видимого замысла в природе, как позитивное свидетельство существования бога. Он не предлагал никакого альтернативного объяснения видимости замысла, оставив вопрос открытым. До-Дарвиновский атеист мог бы, вслед за Хьюмом, сказать: «У меня нет никакого объяснения сложности биологического замысла. Бог — не есть хорошее объяснение, и это всё, что я знаю; и нам остаётся ждать и надеяться, что кто-нибудь предложит что-нибудь лучше». Я думаю, что такая позиция, пусть и логически оправданная, оставляла ощущение изрядной неудовлетворённости, и хотя атеизм мог быть логически здравым и до Дарвина, но именно Дарвин дал атеизму возможность быть рационально убедительным. Я с удовольствием думаю, что Хьюм согласился бы с этим, впрочем некоторые из его писем показывают, что он недооценивал сложность и красоту биологического замысла. Мальчик-натуралист Чарльз Дарвин мог бы показать ему на этот счёт пару вещиц, но Хьюм был уже 40 лет как мёртв, когда Дарвин поступил в Эдинбургский университет Хьюма.

Зачем я так многословно рассуждал о сложности и ощущении замысла, хотя смысл этих слов общем-то очевиден? Да, в некотором смысле он очевиден — у большинства людей есть интуитивные понятия о «сложности». Но эти понятия, сложность и замысел — основополагающие понятия этой книги, поэтому мне нужно добиться несколько большей точности этих слов, ощущения, что есть нечто особенное и в сложности, и в замысле.

Итак, что же есть сложный объект? Как мы сможем отличить его от простого? В каком смысл истинно утверждение, что часы, воздушный лайнер, уховертка или человек сложны, а луна проста? Первый признак, который может придти к нам на ум как необходимый признак сложной вещи — это гетерогенность структура объекта. Розовый молочный пудинг или бланманже просты в том смысле, что если мы разрежем их надвое, то эти две порции будут иметь идентичное внутреннее строение — бланманже гомогенен. Автомобиль — гетерогенен; в отличие от бланманже, почти любая его «порция» отличается от других. Две половины автомобиля — не есть два меньших автомобиля. Мы часто будем говорить, что сложный объект, в отличие от простого, имеет много частей, причём частей более чем одного вида. Такая гетерогенность или «многочастность» является необходимым, но недостаточным условием. Довольно большое количество объектов «многочастны» и гетерогенны по внутренней структуре, но не являются сложным в том смысле, в каком я хочу использовать этот термин. Например, Монблан состоит из большого числа различных видов камней, перемешанных так, что если бы вы разрезали гору где-нибудь, то эти две части отличались бы друг от друга по их внутреннему строению. Монблан имеет гетерогенную структуру, какой не обладает бланманже, но это всё ещё не сложность в том смысле, в каком этот термин использует биолог.

Давайте попытаемся подойти с другой стороны к теме определения сложности и применим математическое понятие вероятности. Рассмотрим следующее определение: сложный объект — это нечто, составные части которого устроены так, что этот объект вряд ли мог возникнуть по воле одного счастливого случая. Воспользуемся аналогией одного знаменитого астронома: если вы возьмёте детали воздушного лайнера и будете хаотично соединять их наугад, то вероятность того, что соберёте работоспособный Боинг исчезающе мала. Существуют миллиарды возможных комбинаций, сочетающих части воздушного лайнера, и только одна, или очень немногие из них, будут в самом деле воздушным лайнером. Комбинаций, которыми можно было бы сочетать различные части человеческого тела намного больше!

Этот подход к определению понятия сложности перспективен, но тем не менее необходимо ещё кое-что. Имеются миллиарды вариантов соединения воедино частей Монблана, и можно утверждать, что только один из них — наш Монблан. Так что же делает воздушный лайнер и человека сложными, если Монблан прост? Любая однажды собранная коллекция частей уникальна, и ретроспективно столь же невероятна, как и любая другая. Куча самолётных фрагментов на свалке уникальна. Любые две такие кучи отличны друг от друга. Если вы начнёте хаотично собирать фрагменты самолетов в кучи, то шансы на то, что одна такая куча будет точно такой же, как и другая, примерно столь же низки, как шансы собрать таким образом работоспособный воздушный лайнер. Так почему бы нам не утверждать, что свалка, Монблан или луна есть столь же сложные объекты, как самолет или собака, раз уж во всех этих случаях расположение атомов «невероятно»?

Кодовый замок на моём велосипеде имеет 4096 различных комбинаций. Любая из них одинаково «невероятна» в том смысле, что если вы будете вращать колёсики случайным образом, то каждая из этих 4096 комбинаций вряд ли повторится. Я могу хаотично вращать колёсики, глядеть на любую из получившихся комбинаций и восхищённо восклицать: «Поразительно! Шанс на появление именно этого числа — один из 4096! Прямо маленькое чудо!». На тех же самых основаниях можно трактовать специфическое расположение камней в горе или кусков металла в куче отходов, как признаки «сложности». Но одна из этих 4096 комбинаций колёсиков в самом деле уникальна: комбинация 1207 — единственная комбинация, открывающая замок. Уникальность комбинации 1207 не имеет ничего общего с ретроспективностью — она была заранее задана изготовителем. Если вы принялись вращать колёсики наугад, и оказалось, что вы сразу попали на 1207 и получили возможность украсть велосипед, то это действительно было бы похоже на маленькое чудо. Если на вас снизошла неожиданная удача, и вы набрали одну из многозначных комбинаций кодового замка банковского сейфа, то это бы выглядело очень большим чудом, так как шанс этого события — один из многих миллионов, и вы бы получили возможность украсть целое состояние.

Теперь, пользуясь как аналогией попаданием на единственный номер, открывающий банковский сейф, будем беспорядочно сваливать в кучу металлолом, валяющийся вокруг нас, и случайно соберём Боинг 747. Из всех миллионов уникальных и ретроспективно одинаково невероятных комбинаций кодового замка замок открывает только одна. Точно так же, из всех миллионов уникальных и ретроспективно одинаково невероятных сочетаний кучи хлама только одна (или очень немногие) будут летать. Уникальность комбинации, способной летать или открывать сейф, никак не является ретроспективной. Наоборот, она определена заранее. Изготовитель замка установил открывающую комбинацию и сообщил её менеджеру банка. Способность летать — это свойство воздушного лайнера, которую мы определяем заранее. Если мы видим в воздухе самолет, то мы можем быть уверены в том, что он не был собран посредством беспорядочного соединения металлолома воедино, так как мы знаем — шансы на случайную сборку чего-то, способного летать, слишком низки.

Теперь, если рассмотреть все возможные варианты сваливания воедино камней Монблана, мы можем сказать: да, верно только один из них является Монбланом — таким, каким мы его знаем. Но наш Монблан был определён ретроспективно. Любой из очень многих вариантов сборки камней воедино может быть назван горой и мог бы быть назван Монбланом. Нет ничего особенного в том конкретном Монблане, который мы знаем, ничто в нём не предусмотрено заранее, ничего эквивалентного взлетающему самолёту или открывающейся дверце сейфа с деньгами, с кувырканием вылетающим вслед за ней.

В чём может выражаться сходство открывающейся дверцы сейфа или полёта самолета, с живым телом? Знаете, иногда это сходство почти буквально. Ласточки летают. Мы видели, как нелегко слепить из случайных частей летающую машину. Если бы вы взяли все клетки ласточки и слепляли бы их наугад, то шанс на то, что получившийся объект мог летать, практически не отличался бы от нуля. Не все живые существа летают, но они делают другие невероятные вещи, невероятные в смысле их предзаданности. Киты не летают — они плавают, и плавают так же эффективно, как летают ласточки. Шансы на то, что случайное скопление клеток кита плавало бы, уж не говоря о плавании столь же быстром и эффективном как у настоящего кита, ничтожны.

А вот здесь какой-нибудь философ с орлиным зрением (у орла очень зоркие глаза — вы не смогли бы сделать глаз ястреба, хаотично смешивая вместе хрусталики и ретиноциты!), начнёт бормотать что-нибудь насчёт циркулярного аргумента^[1]. Ласточки летают, но не плавают; киты плавают, но не летают. Мы ретроспективно оцениваем успех нашей случайной конгломерации как пловца или как лётчика. Предположим, что мы соглашаемся оценивать его успех как X, оставляя открытым вопрос о том, что именно означает этот X, пока мы не попытались соединить клетки вместе. Наша случайная глыба клеток может оказаться эффективным роющим животным — типа крота, или эффективным лазателем — типа обезьяны. Она могла бы быть очень хороша в виндсерфинге, в выжимании промасляной ветоши или в ходьбе по сходящейся в ноль спирали… Список можно продолжать бесконечно…или нельзя?

Если бы список действительно можно было продолжать бесконечно, то мой гипотетический философ был бы прав. Если, вне зависимости от того, насколько беспорядочно вы разбросали материю где-то, получившуюся конгломерацию можно будет ретроспективно назвать подходящей для чего-нибудь, тогда было бы правомерно утверждать, что я жульничал насчёт ласточки и кита. Но у биологов имеется намного более конкретный взгляд на проблему, чем абстрактное утверждение о «полезности для чего-нибудь». Чтобы признать объект животным или растением, мы должны как минимум потребовать, чтобы оно преуспело в той или иной борьбе за существование (точнее — этот объект или, как минимум — некоторые члены его вида, должны жить достаточно долго, чтобы суметь размножиться). Верно — существует множество способов быть живым — полёт, плавание, раскачивание на деревьях и так далее. Однако, как бы ни было много способов быть живым, без сомнения имеется неизмермо больше способов быть мёртвым или скорее неживым, чем живым. Вы можете снова и снова смешивать клетки наугад в течение миллиарда лет и не раз будете получать конгломерацию, которае летает, или плавает, или роет норы, или бегает, или делает что-нибудь (хотя бы очень плохо), что можно было бы с какой-то натяжкой трактовать как деятельность по поддержанию жизни. В этот вопрос можно было бы углубляться весьма долго, но сейчас самое время напомнить себе, с чего мы начали. Мы искали способ точно выразить то, что мы подразумеваем, когда ссылаемся на нечто, как на сложный объект. Мы пытались точно выяснить, что именно люди, кроты, дождевые черви, воздушные лайнеры и часы имеют общего друг с другом, чего они не имеют с бланманже, Монбланом или луной. И мы пришли к выводу, что сложные объекты обладают неким качеством, заранее предопределённым, которое с крайне малой вероятностью могло быть приобретено благодаря одиночному случайному событию. В случае живого существа, это определённое заранее качество можно в некотором смысле назвать «мастерством»; любое мастерство в конкретной способности — такой как полёт, которым авиаконструктор мог бы восхищаться; или мастерство в кое-чём более общем, таком, как способность избегать смерти или способность распространять свои гены в ходе размножения.

Предотвращение смерти — это цель, над достижением которой требуется работать. Тело, предоставленное самому себе — что происходит после его смерти — стремится вернуться к состоянию равновесия с окружающей его средой. Если вы измерите какой-нибудь параметр — такой, как температуру, кислотность, содержание воды или электрический потенциал в живом теле, то чаще всего вы обнаружите его заметное отличие от соответствующего значения в окружающей среде. Например, наши тела обычно теплее окружающей нас среды, и в холодном климате им приходится упорно работать над поддержанием этой разности. Когда мы умираем, эта работа останавливается, разность температур начинает исчезать, и мы в конце концов обретаем ту же температуру, что и наша среда. Не все животные так же усердно трудятся над избежанием выравнивания температуры своего тела с внешней температурой, но все животные проделывают некую сопоставимую работу. К примеру, в сухом климате животные и растения трудятся над сохранением содержания жидкости в своих клетках, действуя против естественной тенденции воды утекать от них в сухой внешний мир. И если они терпят неудачу в этой деятельности, то они умирают. И вообще, живые существа, не проявляющие активности по предотвращению этого выравнивания, в конечном счёте сливаются со своей средой и прекращают существование как автономные сущности. Именно это происходит, когда они умирают.

За исключением искусственных механизмов, которых мы уже согласились расценивать некими почётными живыми существами, неживые объекты не активны в этом смысле. Они не сопротивляются силам, которые стремятся привести их в равновесие с окружающей их средой. Конечно, Монблан существует уже очень долго, и, вероятно, будет продолжать существовать ещё какое-то время, но он не делает ничего, чтобы продолжить своё существование. Когда камень приходит в состояние покоя под действием силы тяжести, то он в нём и остаётся. Никакой работы не требуется, чтобы продолжать его. Монблан существует и будет продолжать существование, пока эрозия не сотрёт его, или его не разрушит землетрясение. Он не предпринимает шагов по восстановлению износа или трещин или к восстановлению самого себя после разрушения — как раз того, что делают живые тела. Он лишь подчиняется простым законам физики.

Но следует ли из этого, что живые существа не подчиняются законам физики? Конечно, нет. Нет никаких причин полагать, что законы физики нарушаются в живой материи. Не существует ничего сверхествественного, никакой «жизненной силы», конкурирующей с фундаментальными физическими силами. Но если вы попытаетесь использовать законы физики в их банальной форме для понимания поведения всего живого тела, то вы скоро обнаружите, что продвинулись очень мало. Тело — сложный объект, состоящий из многих многокомпонентных частей, и чтобы понять его поведение, вы должны применить законы физики к этим частям, а не к целому. Тогда поведение всего тела проявится как следствие взаимодействия частей.

Возьмём, к примеру, законы движения. Если вы бросите мёртвую птицу в воздух, то она опишет изящную параболу, точно такую, какая должна быть по описаниям в книгах по физике, затем придёт в состояние покоя на земле и останется там. Она поведёт себя так, как должно вести себя твёрдое тело с данной массой и данным аэродинамическим сопротивлением. Но если вы бросите в воздух живую птицу, то она не будет описывать параболу и приходить в состояние покоя на земле. Она улетит и может не коснуться земли по эту сторону от границы графства. А всё потому, что у неё есть мышцы, работающие на противодействие силе тяжести и другим физическим силам, действующим на всё тело. Законам физики подчинется каждая мышечная клетка, в результате чего мышцы двигают крыльями таким образом, что птица остаётся в воздухе. Птица не нарушает закон всемирного тяготения. Её постоянно тянет вниз сила тяжести, но её крылья выполняют активную работу — повинуясь законам физики в своих мышцах — и поддерживают её в воздухе несмотря на силу тяжести. Нам будет казаться, что этот факт бросает вызов физическому закону только в том случае, если мы настолько наивны, что будем трактовать птицу просто как бесструктурную глыбу материи некоторой массы и аэродинамического сопротивления. Только когда мы осознаем, что она имеет множество внутренних частей, каждая из которых повинуется законам физики на своём уровне, то мы поймём поведение всего тела. Конечно, это особенность не только живых существ. Эти соображения применимы ко всем искусственным механизмам и, в принципе, применимы к любому сложному, многочастному объекту.

Так мы подходим к заключительной теме, которую я хочу обсудить в этой, скорее философской главе — проблеме того, что мы подразумеваем под объяснением. Мы выяснили, что следует считать сложной вещью. Но какое объяснение удовлетворит нас, если мы спросим, как действует сложный механизм или живое тело? Ответ на него мы дали в предыдущем абзаце. Если мы желаем понять, как действует механизм или живое тело, то мы рассматриваем его составные части и интересуемся, как они взаимодействуют друг с другом. Если некую сложную вещь мы ещё не понимаем, мы можем попробовать понять её в терминах более простых частей, работу которых мы уже понимаем.

Когда я спрашиваю инженера, как работает паровая машина, то я достаточно правомерно желаю получить общий ответ, который бы меня удовлетворил. Меня, как и Юлиана Хаксли, определённо не обрадует расплывчатое утверждение инженера про движение «силою пара». И если он начнёт занудные рассуждения о том, что целое — это больше, чем сумма слагающих его частей, я его, скорее всего, прерву: «Не углубляйтесь в философию — лучше скажите мне, как это работает». При этом я хотел бы услышать что-нибудь насчёт того, как детали двигателя взаимодействуют друг с другом, чтобы получилось наблюдаемое поведение всего двигателя. При этом я должен быть уже готов к восприятию объяснений в терминах весьма крупного блока, собственная внутренняя структура и поведение которого могли бы быть весьма сложны, и пока что не объяснены. Блоки, работу которых требовалось бы удовлетворительно объяснить в первую очередь, могли бы называться топкой, испарителем, цилиндром, поршнем, золотником. Инженер рассказал бы без предварительных объяснений, что делает каждый из блоков. Я принял бы его объяснения сразу, не расспрашивая далее, как именно этот блок делает свою специфическую работу. Зная, какую именно конкретную работу делают блоки, я смогу тогда понять, как они взаимодействуют, чтобы весь двигатель порождал энергию движения.

Конечно, я волен далее спросить, как работает каждая из деталей. Уже поняв тот факт, что золотник перекючает поток пара, и использовав это знание для понимании поведения всего двигателя, я теперь обращаю моё любопытство на сам золотник. Теперь я хочу понять, как он реализует своё собственное поведение — в терминах его внутренних деталей. То есть, имеется иерархия подблоков в пределах блоков. Можно объяснить поведение компонента на любом данном уровне, в понятиях его взаимодействий с другими подкомпонентами, собственную внутреннюю организацию которых на данный момент можно полагать как данность, некий «чёрный ящик». Мы расчищаем себе путь вниз иерархии, пока не достигаем блоков настолько простых, что более не ощущаем потребность (для наших текущих целей) задавать про них вопросы. Например, правильно это или нет, но большинство людей вполне удовлетворено свойством железных стержней быть твёрдыми; мы готовы использовать это свойство для объяснения более сложных машин, в конструкции которых они применяются.

Конечно, физики не воспринимают железные стержни как данность. Они задаются вопросом, почему они твёрдые, и продолжают расчищать иерархию ещё на несколько слоёв, до элементарных частиц и кварков. Но жизнь слишком коротка, чтобы многие из нас следовали их примеру. Для данного уровня организации сложности, удовлетворительного объяснения обычно можно достичь, углубляясь в иерархию вниз на один или два слоя от нашего исходного, не больше. Поведение автомобиля с двигателем внутреннего сгорания вполне объяснимо в терминах цилиндров, карбюраторов и свечей зажигания. Да, верно — каждый из этих компонентов находится вверху пирамиды объяснений более низких уровней. Но если вы спросите меня, как работает автомобиль, то вы сочтёте меня надменным снобом, если я отвечу вам на уровне законов Ньютона или законов термодинамики, и даже мракобесом, если я отвечу вам на уровне элементарных частиц. То, что в своей основе поведение автомобиля объясняется взаимодействиями между элементарными частицами, несомненно. Но намного полезнее объяснять его на уровне взаимодействий между поршнями, цилиндрами и свечами зажигания.

Поведение компьютера можно объяснять на уровне взаимодействий между полупроводниковыми электронными ключами, а их поведение, в свою очередь, физики объясняют на ещё более низких уровнях. Но в большинстве практических случаев вы бы просто впустую тратили время, если бы попытались понять поведение всего компьютера на любом из названных уровней. Электронных ключей слишком много, и слишком много соединений между ними. Удовлетвительное объяснение возможно лишь на уровне обозримо невеликого количества взаимодействий. Вот почему, когда мы хотим понять работу компьютера, мы предпочитаем обзорное объяснение на уровне примерно полудюжины основных блоков — оперативная память, процессор, долговременная память, блок управления, адаптеры ввода-вывода и т. д. После того, как мы поймём взаимодействие между полудюжиной основных компонентов, у нас может возникнуть желание задавать вопросы насчёт внутренней организации уже их самих. Вероятно, только инженеры узкой специализации углубятся до уровня схем «И» и «НЕ», и только физики углубятся далее, на уровень поведения электронов в кристалле полупроводника.

Люди, любящие приклеивать ярлыки «-измов», вероятно, назовут мой подход к пониманию работы чего-либо «иерархическим редукционизмом». Если вы читаете фешенебельные журналы для интеллектуалов, то вы, возможно, заметили, что «редукционизм» — это одно из тех понятий, которые (как, например, «грех») упоминают только люди, осуждающие его. Объявить себя редукционистом — это примерно то же, что признать себя людоедом (в определённых кругах, конечно). Но поскольку никто из нас не людоед, то никто из нас не является и настоящим редукционистом в каком-то веском смысле этого слова. Редукционист — это некто, которому все возражают, и кто существует только в воображении критиков. Этот мифический редукционист пытается объяснить сложные вещи прямо на уровне мельчайших частиц, и даже, в некоторых экстремальных версиях мифа, как сумму частей! С другой стороны — иерархический редукционизм объясняет сложную сущность на некотором конкретном уровне иерархии сложности, в терминах сущностей, лежащих только на один уровень ниже в иерархии; сущностей, которые сами по себе, вероятно, достаточно сложны, чтобы нуждаться далее в редукции до их собственных составных частей; и так далее. Это само собой разумеется — хотя мифический, людоедский редукционист имеет репутацию отрицателя того факта, что объяснения, адекватные на высоких уровнях в иерархии, весьма отличаются от объяснений, адекватных на низких. Именно это и имеется в виду, когда мы предпочитаем объяснение автомобиля на уровне карбюраторов, но не кварков. Но иерархический редукционист полагает, что карбюраторы можно объяснить в терминах меньших блоков…, которые объясняются в терминах ещё меньших…, которые в конечном счёте объясняются в терминах наименьших из элементарных частиц. Редукционизм, — в этом смысле, есть лишь другое название для честного желания понять, как что работает.

Мы начали этот подраздел вопросом о том, какое объяснение сложных вещей удовлетворило бы нас. Мы только что рассмотрели вопрос с точки зрения механизма: как это работает? Мы заключили, что поведение сложных объектов нужно объяснять в терминах взаимодействий между их составными частями, рассматриваемыми как последовательные слои иерархии. Но есть и вопрос другого вида — как сложная вещь впервые появилась. Этим вопросом вся наша книга интересуется особенно пристально, поэтому я не буду здесь об этом много говорить. Я лишь замечу, что здесь применяется тот же самый общий принцип, что и в понимании работы механизма. Сложная вещь — это вещь, существование которой мы не склонны полагать само собой разумеющимся, потому что она слишком «невероятна». Она не могла появиться в результате одного случайного события. Мы объясним её появление как результат постепенных, нарастающих, пошаговых преобразований более простых вещей, от изначального объекта, достаточно простого, чтобы он мог возникнуть случайно. Точно так же, как «редукционизм больших шагов» не работоспособен для объяснения работы механизма и должен быть заменён на серию маленьких пошаговых погружений вниз по иерархии, так мы не можем объяснить возникновение сложной вещи в единственном акте. Мы должны снова обратиться к серии мелких шагов, только уже разложенных последовательно во времени. Оксфордский физический химик Питер Аткинс свою красиво написанную книгу «Творение» начинает так:

Я возьму вашу мысль в путешествие. Это будет путешествие познания, путешествие на край пространства, времени и понимания. В нём я докажу, что в мире нет ничего, что невозможно понять, нет ничего, что было бы невозможно объяснить, и что всё в мире — необычно просто… много чего во Вселенной не нуждается в каком-то объяснении. Например, слоны. Раз уж молекулы научились конкурировать и создавать другие молекулы по своему образу и подобию, то слоны, и им подобные создания, неизбежно окажутся бродящим по саванне.

Аткинс принимает эволюцию сложных вещей (предмет нашей книги) неизбежной, раз уж создались соответствующие физические условия. Он интересуется, какими должны быть минимально необходимые физические условия, и каков должен быть минимум креативной деятельности очень ленивого творца, чтобы увидеть эту Вселенную, и позже — как однажды появились слоны и другие сложные вещи. Его ответ, ответ учёного-физика состоит в том, Творец мог бы быть абсолютно ленив. Чтобы понять начало существования всего сущего, нам необходимо постулировать некие фундаментальные первозданные единицы, представляющие собой или (по мнению некоторых физиков) буквально ничто, или (по мнению других физиков) единицы предельно простые — настолько, чтобы не нуждаться в чём-то столь грандиозном, как преднамеренное творение. Аткинс утверждает, что слоны и другие сложные вещи не нуждаются в каком-то объяснении. Но он говорит это потому, что он — учёный-физик, полагающий эволюционную теорию биологов данностью, не нуждающейся в доказательствах. На деле он не думает, что появление слонов не нуждается в объяснении, но имеет в виду, что он удовлетворён объяснениями биологов, которые могут объяснить происхождение слонов, если им дозволено использовать некоторые физические факты как данность. Его задача как физика, следовательно состоит в том, чтобы доказать законность использования этих фактов как данностей. И ему это удаётся. Моя позиция дополняет его позицию. Я — биолог. Я использую физические факты, факты изначальной простоты мира, как данность. Если меж физиками нет согласия о том, достаточно ли поняты те простые факты, то это не моя проблема. Моя задача состоит в объяснении существования слонов, и мира других сложных вещей, в терминах простых данностей, которые физики или уже понимают, или работают над выяснением. Проблема физиков — проблема происхождения первозданных сущностей и базовых законов природы. Проблема биолога — проблема сложности. Биолог старается объяснять функционирование и появление сложных вещей в понятиях вещей более простых. Он может считать свою задачу выполненной, когда он дошёл до объектов настолько простых, что их можно благополучно передавать физикам.

Я осознаю, что моя характеризация сложного объекта, как статистически невероятного в заранее заданном направлении, может выглядеть только моей новацией. Аналогично может выглядеть моя характеризация физики, как изучающей простые объекты. Если вы предпочитаете какое-то другое определение сложности — на здоровье, я был бы счастлив использовать и ваше определение для дискуссии. Но что для меня принципиально — независимо от того, что мы хотим называть статистически-невероятным-в заранее-заданном-направлении, это — важное свойство, нуждающееся в особых усилиях по объяснению. Это — как раз то свойство, которое характеризует биологические объекты в противопоставлении физическим. Объяснение, которое мы предложим, не должно противоречить законам физики. И в самом деле, оно использует законы физики и ничего кроме законов физики. Но оно трактует эти законы особым образом, который обычно не обсуждается в учебниках физики. Этот особый способ — способ Дарвина. Я вознакомлю вас с его сущностью в третьей главе под заголовком «Нарастающая селекция».

А пока я хочу взять пример с Пали и подчеркнуть величие проблемы, на объяснение которой мы осмелились, неимоверность биологической сложности, красоты и элегантности биологического замысла. Во второй главе расширенно обсуждается конкретный пример — ультразвуковой «радар» летучих мышей, открытый у них намного позже эпохи Пали. А здесь, в этой главе, я покажу иллюстрацию (рис. 1) (жаль, что у Пали не было электронного микроскопа! Он бы ему понравился) глаза с двумя последовательными увеличенными детализациями. В верхней части рисунка — разрез самого глаза. Этот уровень увеличения показывает глаз оптическим прибором — подобие его фотокамере очевидно. Ирисовая диафрагма отвечает за постоянное изменение апертуры (входного отверстия).

Рис. 1

Хрусталик, являющийся только частью сложной оптической системы глаза, отвечает за переменную часть фокусировки. Фокус меняется посредством сжатия хрусталика мышцами (у хамелеонов мышцы перемещают хрусталик вперёд или назад, совсем как в нашей фотокамере). Изображение рисуется на сетчатке, находящейся на задней стенке глаза, где оно воздействует на светочувствительные клетки.

В средней части рисунка 1 увеличенно показана маленькая секция сетчатки. Свет падает слева. Светочувствительные клетки находятся не на поверхности сетчатки, а заглублены в толщу тканей в ней и прикрыты от света. Об этой странной особенности я упомяну позже ещё раз. Путь света сначала проходит через слой клеток ганглиев, которые являются «электронным интерфейсом» между светочувствительными клетками и мозгом. Клетки ганглия ответствены за хитроумную предварительную обработку информации до её передачи в мозг, и поэтому слово «интерфейс» применительно к ним не вполне справедливо. Обозначение «периферийный компьютер» — было бы по отношению к ним правильнее. «Провода» от клеток ганглия, проходящие по поверхности сетчатки к «слепому пятну», где они проходят сквозь неё, формируют «магистральный кабель» в мозг — зрительный нерв. В сетчатке имеется около трёх миллионов клеток ганглия в «электронном интерфейсе», собирющем данные с примерно 125 миллионов светочувствительных клеток.

В нижней части рисунка — одна светочувствительная клетка, палочка. Глядя на изящную архитектуру этой клетки, вспомните тот факт, что эта прекрасная сложность повторена 125 миллионов раз в каждой сетчатке. И сопоставимая сложность повторена триллионы раз в других местах всего тела. 125 миллионов светочувствительных клеток примерно в 5000 раз превышают количество раздельно различимых точек на журнальной фотографии хорошего качества. Сложенные мембраны в правой части показанной палочки — это собственно собирающие свет структуры. Их слоистое строение увеличивает эффективность поглощения фотонов, элементарных частиц — переносчиков света. Если фотон не пойман первой мембраной, он может быть пойман второй, и так далее. Поэтому некоторые глаза способны обнаружить единственный фотон. Самые светочувствительные эмульсии фотоплёнок, доступные фотографам, требуют примерно в 25 раз больше фотонов, чтобы детектировать световую точку. Объекты, похожие на таблетки в средней части клетки, это, главным образом митохондрии. Митохондрии есть не только в светочувствительных клетках, но и в большинстве других клеток тела. Каждую митохондрию можно сравнить с химической фабрикой, которая, вырабатывая энергию, годную для потребления другими структурами, перерабатывает более 700 различных химических субстанций на своих длинных, переплетённых «сборочных конвейерах», натянутых на поверхности её запутанно свёрнутых внутренних мембран. Круглый шарик в левой части рисунка 1 — ядро. Наличие клеточного ядра тоже характерно из всех животных и растительных клеток. Как мы увидим в главе 5, каждое ядро содержит большую, дискретно закодированную базу данных, объём информации в которой превышает таковой во всех 30 томах «Британской энциклопедии» вместе взятых. И это — для каждой клетки, а не всех клеток тела, вместе взятых!

Клетка-палочка в нижней части рисунка — это одна единственная клетка. Общее количество клеток в теле (человека) — примерно 10 триллионов. И когда вы кушаете бифштекс, вы разрушаете информацию, эквивалентную по объёму более чем 100 миллиардам копий «Британской энциклопедии».

Глава 2. Удачный проект

Естественный отбор — это слепой часовщик. Он слеп, ибо не смотрит вперёд, не планирует результатов и не имеет никакой цели. Тем не менее, живые результаты естественного отбора несказанно впечатляют нас ощущением задуманности как бы высококвалифицированным часовщиком, впечатляют иллюзией запроектированности и запланированности.

Цель этой книги — разрешить этот парадокс к удовлетворению читателя, а цель этой главы — ещё более впечатлить читателя силой этой иллюзии задуманности. Мы рассмотрим конкретный пример и сделаем вывод, что Пали лишь прикоснулся к этой теме, настолько велика его сложность и красота замысла.

Мы можем говорить, что живое тело или орган хорошо разработаны, если они обладают особенностями, которые умный и опытный инженер мог встроить в них для достижения определённой разумной цели — такой, как полёт, плавание, видение, питание, размножение — или, говоря шире, для поддержки своего выживания и репликации генов организма. Нет необходимости предполагать, что замысел данного тела или органа — это лучшее из того, до чего инженер мог бы додуматься. Часто бывает, что лучшее достижение одного инженера, может быть в общем случае превзойдено лучшим достижением другого инженера, особенно если второй живёт позже в технологической истории. Но любой инженер может понять цель разработки объекта, даже если он разработан плохо, и обычно он может понять эту цель, изучая его структуру. В первой главе мы интересовались главным образом философскими аспектами. В этой главе я буду рассматривать конкретный пример, который, полагаю, произвёл бы впечатление на любого инженера — а именно сонар («радар») летучих мышей. Объясняя каждый пункт, я буду начинать с изложения проблемы, стоящей перед живой машиной; затем я буду рассматривать возможные решения этой проблемы, которые мог бы рассмотреть разумный инженер; и наконец — к решению, фактически принятому природой. Разумеется, наш пример для ллюстрации выбран почти произвольно. Если инженера увлечёт функционирование летучих мышей, его столь же увлекут другие бесчисленные примеры живых проектов.

Перед летучими мышами стоит проблема: как находить путь в темноте? Они охотятся ночью и не могут использовать свет для поисков добычи и избегания препятствий. Вы могли бы здесь заметить, что если это проблема, то это проблема их привычек, и этой проблемы они могли бы избежать, просто изменив эти привычки и перейдя к охоте днём. Но дневная экономическая ниша уже плотно занята другими существами, такими, как птицы. Учитывая, что ночью есть возможность изыскать средства к существованию, а также учитывая, что альтернативные дневные экономические ниши полностью заняты, естественный отбор одобрил летучих мышей, которые практикуют экономику ночной охоты. Кстати, вероятно, что ночной образ жизни вели предки всех ныне существующих млекопитающих. В эпоху, когда динозавры доминировали в дневной экономике, наши млекопитающие предки, возможно, именно потому сумели вообще выжить, что нашли способы бороться за существование^[2] ночью. И только после таинственного массового исчезновения динозавров примерно 65 миллионов лет назад, наши предки получили возможность выйти на дневной свет в каких-то существенных количествах.

Итак, у летучих мышей есть техническая проблема: как находить путь и искать добычу при отсутствии света. Летучие мыши — не единственные существа, стоящие перед этой трудностью сегодня. Очевидно, что летающие ночью насекомые, на которых летучие мыши охотятся, также должны как-то находить свой путь. Глубоководных рыб и китов тоже окружает полная или почти полная темнота — и днём, и ночью, потому что лучи солнца не могут проникать глубоко в воду. Рыбы и дельфины, которые живут в чрезвычайно мутной воде, также не могут видеть — несмотря на наличие света, так как свет рассеивается загрязнениями. Многие другие современные животные живут в условиях, в которых использование зрения затруднено или невозможно.

Какие решения мог бы рассмотреть инженер, поставленный перед проблемой маневрирования в темноте? Первое, что могло бы придти к нему в голову, так это идея выработки света — какого-нибудь фонаря или прожектора. Светлячки и некоторые рыбы (обычно с помощью бактерий) имеют возможность излучать собственный свет, но этот процесс, похоже, потребляет много энергии. Светлячки используют свой свет для привлечения самок. Для этого не требуется непомерно большой энергии: самка может заметить тёмной ночью крошечную светящуюся точка самца с довольно большого расстояния, поскольку на её глаза действует прямой свет самого источника. Использование света для освещения своего пути требует значительно большей энергии, так как глаза должны при этом уловить крошечную долю излучённого света, рассеянного предметами окружающей сцены. Поэтому, если мы хотим использовать свет для освещения пути, то источник этого света должен быть намного ярче, чем сигнальный источник для информирования кого-то другого. Ну так или иначе, действительно ли причина в расходе энергии или нет, но похоже, что это факт — за возможным исключением одной таинственной глубоководной рыбы, никакое другое животное, кроме человека, не использует продуцированный свет для освещения пути своего передвижения. О чём ещё инженер мог бы подумать? Вроде бы слепые люди иногда демонстрируют сверхъествественное чутьё препятствий на их пути. Этому явлению дали название «лицевого зрения», потому что слепые сообщали об ощущениях, подобных лёгкому прикосновению к лицу. Одно сообщение описывает полностью слепого мальчика, который мог ездить на хорошей скорости на своём трёхколесном велосипеде вокруг квартала близ своего дома, пользуясь «лицевым зрением». Эксперименты показали, что на деле «лицевое зрение» не имеет ничего общего с прикосновениями к лицу, хотя ощущения при этом могут быть описаны именно так, и, видимо, подобны фантомной боли ампутированной конечности. Оказалось, что ощущение «лицевого зрения», на деле приходит через уши. Слепые люди, даже не осознавая этого факта, на деле используют эхо звука своих собственных шагов и других звуков, ощущая наличие препятствий. Инженеры построили приборы, использующие этот принцип, например — для замера глубины моря под судном, ещё до обнаружения этого факта. Как только эта техника была изобретена, то адаптация ее разработчиками оружия для обнаружения субмарин была лишь вопросом времени. Обе стороны во второй мировой войне активно использовали эти устройства под наименованиями «Асдик» (в Британии) и «сонар» (в США). Подобная технология была использована в «радарах» (в США) или «RDF» (в Британии), где использовалось эхо не звуковой, а радиоволны. Разработчики первых сонаров и радаров ещё не знали про летучих мышей, но сейчас весь мир знает, что летучие мыши или, скорее, естественный отбор, работавший на летучих мышах, усовершенствовал эту систему на десятки миллионов лет раньше, и их «радары» творят такие подвиги детектирования и навигации, от каких инженер онемел бы от восторга. Будет технически неправильным говорить, что летучие мыши пользуются «радаром», так как они не используют радиоволны. Это сонар. Но теоретические принципы работы радара и сонара очень близки, и большая часть научного осмысления подробностей работы сонара летучих мышей появилась благодаря приложению к ним теории радаров. Американский зоолог Дональд Гриффин, внёсший значительный вклад в открытие сонара у летучих мышей, предложил термин «эхолокация», охватывающий как звуковую, так и радиолокацию, и применимый как эхолокаторам животных, так и рукотворным человеческим приборам. Впрочем, на практике это слово в основном относиться к сонарам животных.

Неправильно говорить о летучих мышах как об совершенно однородной группе. Ну это примерно как если бы мы говорили про собак, львов, ласок, медведей, гиен, панд и других в одном духе — только потому, что все они — плотоядные животные. Различные группы летучих мышей используют сонар совершенно по-разному, и, похоже, «изобрели» его независимо друг от друга — подобно тому, как англичане, немцы и американцы независимо друг от друга изобрели радар. Не все летучие мыши используют эхолокацию. У тропических растительноядных летучих мышей Старого Света хорошее зрение, и они в основном используют для ориентации только свои глаза. Однако один или два вида плодовых летучих мышей, например Rousettus, способны ориентироваться в полной темноте, где глаза, даже хорошие, бессильны. Они используют сонар, но более примитивный, чем тот, что используется более мелкими летучими мышами умеренных широт, с который мы знакомы. Rousettus в полёте громко и ритмично щёлкает языком, и ориентируется, измеряя интервал времени между каждым щелчком его эхо. Rousettus издают ясно слышимые для нас щелчки (т. е. издают, по определению, звуки, а не ультразвуки: ультразвук — это то же самое, что и звук, только слишком высокого тона, чтобы люди могли его слышать).

По теории, чем выше используется тон звука, тем точнее производится эхолокация — потому, что у звуков низкого тона большая длина волны, которая не позволяет различать близко расположенные объекты.^[3] Поэтому летательному снаряду, использующему эхолокацию в системе наведения, при прочих равных условиях было бы целесообразно генерировать очень высокие звуки. И в самом деле — большинство летучих мышей используют чрезвычайно высокие звуки, намного более высокие, чем те, которые люди могут слышать — ультразвуки. В отличие от Rousettus, которые видят очень хорошо, и которые используют неизменяющиеся относительно низкие звуки для своей скромной эхолокации в дополнение к своему хорошему зрению, более мелкие летучие мыши, судя по всему, — технически высокоразвитые механизмы эхолокации. У них крошечные глаза, которые в большинстве случаев не могут увидеть много. Они живут в мире эхо, и, вероятно, их мозг может на основании эхо производить что-то вроде «построения изображений», хотя нам почти невозможно представить, как бы могло выглядеть такое изображение. Шум, который они производят, не просто слегка выше того, что люди могут слышать, вроде своего рода пронзительного визга супер-собаки. В многих случаях он значительно выше того, что какое-либо существо может услышать или вообразить. И кстати, нам очень повезло, что мы не можем их слышать, ибо это очень мощные звуки, и для нас они были бы оглушительно громки — при такой громкости мы вряд ли смогли бы спать.

Эти летучие мыши, как миниатюрные самолёты-разведчики, нашпигованы изощрённой аппаратурой. Их мозг — это тонко настроенный пакет миниатюрных штучек для электронного колдовства, запрограммированных сложным программным обеспечением, необходимым для расшифровки мира эхо в режиме реального времени. Их мордочки часто искривлены в фантастические горгульи, представляющиеся нам отвратительными, — до тех пор, пока мы не видим для чего они нужны — это изысканно скроенные инструменты для излучения ультразвука в нужных направлениях. Хотя мы не можем непосредственно слышать импульсы ультразвука этих летучих мышей, но мы можем понять происходящее посредством аппаратуры перевода или «бат-детектора». Он принимает импульс специальным ультразвуковым микрофоном и преобразует его в слышимый щелчок или тон, который мы уже можем слышать в наушниках. Если мы возьмём такой «бат-детектор» на лесную вырубку, где кормятся летучие мыши, то мы услышим каждый испускаемый ими импульс, хотя мы не можем слышать, как этот импульс в действительности «звучит». Если наши летучие мыши — Myotis, а это одна из обычных у нас небольших коричневых летучих мышей, то мы услышим щелчки с частотой примерно 10 щелчков в секунду (10 Герц), когда она курсирует по своему обычному маршруту. Это примерно частота работы стандартного телетайпа или скорострельного пулемёта.

Возможно, что образ мира, в котором крейсирует летучая мышь, обновляется 10 раз в секунду. Наш с вами визуальный образ мира представляется нам беспрерывно, пока наши глаза открыты, обновляющимся. Мы можем видеть, как мог бы выглядеть дискретно обновляющийся образ мира, включив ночью стробоскоп. Их иногда используют на дискотеках, и он производит довольно впечатляющий эффект. Танцующий человек выглядит последовательностью замороженных статичных поз. Очевидно, что чем чаще следуют импульсы строба, тем ближе полученный образ соответствует нормальному «беспрерывному» зрению. Стробоскопическое видение с частотой крейсерского полёта летучей мыши (примерно 10 образов в секунду) — даёт почти столь же хорошую картину, как и нормальное «непрерывное» зрение — для обычных целей, но не для ловли шарика или насекомого.

Но это «дежурная» частота выборки образов летучей мышью на обычном крейсерском полёте. Когда маленькая коричневая летучая мышь обнаруживает насекомое и ложится на курс его перехвата, то частота щелчков возрастает. Она щелкает при этом быстрее пулемёта, частота может достичь 200 Герц, пока она наконец не достигает свою движущуюся цель. Чтобы достичь того же эффекта, нам придётся ускорить наш стробоскоп настолько, чтобы его вспышки следовали с частотой, вдвое большей, чем полуциклы в нашей электрической сети, хотя даже эта частоту мы уже воспринимаем слитно и не видим мерцания люминесцентных ламп. Обратите внимание, что у нас при этом нет никаких проблем с выполнением наших обычных визуальных задач в их свете — даже при игре в сквош или пинг-понг, хотя наш визуальный мир при этом пульсирует на такой высокой частоте (100 Герц). Если предположить, что мозг летучей мыши строит образ мира, аналогичный нашим визуальным образам при частоте нашей сети, то можно предположить, что образ мира в эхе летучей мыши по меньшей мере столь же детализирован и «беспрерывен», как и наш с вами визуальный образ. Конечно, возможны и другие причины, приводящие к меньшей (чем у нас) детализации образа мира летучей мыши.

Если летучие мыши могут повышать частоту импульсов до 200 Герц, то почему они не поддерживают эту частоту всё время? Так как у них очевидно есть «регулятор частоты», своего «стробоскопа», то почему они не держат его постоянно на максимуме? Ведь тем самым всё время они поддерживают своё восприятие мира в его наиболее отчётливой форме и готовы отреагировать на любую критическую ситуацию? Одна из причин этого может быть в том, что высокие частоты хороши лишь для близких целей. Если импульсы следуют слишком часто, то один излучаемый импульс может слиться с эхом его предшественника от далёкой цели. Даже если это не так, то, вероятно, имеются веские экономические причины для того, чтобы не поддерживать частоту импульсов на максимальном уровне всё время. Должно быть накладно производить громкие сверхзвуковые ипульсы — накладно в смысле и энергии, и износа голоса и слуха, и может быть — в компьютерном времени. Мозг, который обрабатывает 200 раздельных эхокартин в секунду, возможно, уже не имеет запаса производительности для «размышлений» о чём-нибудь ещё. Частота выборки даже в 10 герц, вероятно, также весьма накладна, но намного меньше таковой на максимальной частоте 200 Герц. Конкретная летучая мышь, повысившая частоту своих тиков, заплатит дополнительную цену в энергии и т. д., которая не будет оправдана увеличенной точностью сонара. Когда единственный движущийся объект в округе — сама летучая мышь, то образы видимого мира, отстоящие друг от друга на десятую долю секунды вполне подобны друг другу и не нуждаются в более частой смене. Когда же в обозримой близости наличествует другой движущийся объект, особенно — летящее насекомое, бьющееся и мечущееся в отчаянной попытке избавиться от преследователя, то выгода от увеличения частоты импульсов более чем оправдывает возросшие издержки. Конечно, соображения насчёт издержек и выгод в этом абзаце — это предположение, но что-нибудь вроде этого почти наверняка должно иметь место.

Инженер, приступающий к разработке эффективного сонара или радара скоро сталкивается с проблемой, вытекающей из необходимости производить импульсы максимальной громкости. Они должны быть громкими, потому что волновой фронт излученного звука распространяется по расширяющейся сфере. Интенсивность звука распределяется и, в каком-то смысле, «растворяется» по всей поверхности сферы. Поверхность сферы пропорциональна квадрату радиуса. Поэтому интенсивность звука в любой заданной точке на поверхности сферы уменьшается не прямо пропорционально расстоянию (радиусу), а пропорционально квадрату расстояния от источника звука. Это означает, что в своём путешествии от источника (в нашем случае — летучей мыши) звук затихает довольно быстро.

Когда этот ослабленный звук достигает цели, скажем — мухи, он от неё отражается. Этот отражённый звук, в свою очередь, также излучается от мухи по расширяющемуся сферическому фронту. Как и в случае первичного импульса, он угасает пропрционально квадрату расстояния от мухи. К тому моменту, когда эхо вновь достигает летучей мыши, угасание его интенсивности оказывается пропорциональным не расстоянию от мухи до летучей мыши и даже не квадрату этого расстояния, а квадрату квадрата — т. е. четвёртой степени расстояния. Это означает, что он будет очень и очень тихим. Проблему возможно частично преодолеть, если летучая мышь будет излучать звук направленно, как из мегафона, но для этого ей нужно уже знать направление на цель. В любом случае, если летучей мыши нужно получить некое внятное эхо от всех отдалённых целей, то писк, исходящий от мыши, должен быть в самом деле очень громким; а инструмент обнаружения отражённого — ухо, должен быть очень чувствителен к слабому звуку эхо. И как мы уже знаем, летучая мышь часто и в самом деле кричит очень громко, а её уши и в самом деле очень чувствительны.

Теперь рассмотрим проблему, которая озадачила бы инженера, если б он попытался спроектировать некое подобие механической летучей мыши. Если микрофон (или ухо) будет столь чувствительным, как это требуется здесь, то он будет подвергаться большой опасности серьёзного повреждения собственным — чрезвычайно громким излученным импульсом звука. Нет смысла бороться с проблемой, снижая громкость излученного звука, ибо тогда эхо будет слишком тихим, чтобы его расслышать. И также нет смысла повышать чувствительность микрофона («уха»), ак как это сделает его более уязвимым для повреждений, путь уже несколько более тихим излученным звуком! Эта дилемма неразрывно связана с радикально различной интенсивности излученного и принятого звука, и различие это неумолимо следует из законов физики.

Какое другое решение мог бы предложить инженер? Когда перед аналогичной проблемой встали проектировщики радара во второй мировой войне, то они натолкнулись на решение, которое они назвали «приёмо-передающим» радаром. Локационные сигналы посылались обязательно в виде очень мощных импульсов, которые могли бы повредить высокочувствительный приёмник, ожидающий слабое отражённое эхо. Приёмо-передающий переключатель временно отсоединяет входные цепи приёмника от антенны непосредственно перед началом излучения исходящего импульса, а затем снова включает их к тому времени, когда нужно будет принимать эхо.

Летучие мыши развили «приёмо-передающее» переключение очень давно, вероятно, за миллионы лет до того, как наши предки спустились с деревьев. Она работает так: в ухе, как и у летучей мыши, так у нас, звук передаётся от барабанной перепонки к «микрофонным», звукочувствительным клеткам посредством моста из трёх крошечных костей, названных (из-за внешнего сходства) молоточком, наковальней и стремечком. Между прочим, расположение и подвеска этих трёх костей очень точно решают задачу, которую квалифицированный инженер назвал бы задачей «согласования импедансов», но это уже другая история. Важно, что у некоторых летучих мышей хорошо развиты мускулы, воздействующие на стремя и молоточек. Когда эти мускулы напряжены, то эти косточки передают звук ослабленно — как если бы вы приглушили микрофон, прижимая палец к вибрирующей мембране. Летучая мышь может использовать эти мускулы, чтобы временно отключать свои уши. Сокращение этих мускулов непосредственно перед выдачей каждого исходящего импульса, тем самым выключает уши, чтобы они не были повреждены громким звуком. Затем они расслабляются, чтобы ухо возвратилось к своей максимальной чувствительности ко времени получения отражённого эха. Эта приёмо-передающая переключательная система работает только тогда, когда обеспечивается точность отслеживания времени в доли секунды. Летучая мышь, называемая Tadarida способна к поочерёдному напряжению и расслаблению переключающих мускулов 50 раз в секунду, соблюдая полную синхрониизацию с механизмом стрельбы ипульсами ультразвука. Это огромное достижение, сопоставимое с хитрым механизмом, использовавшимся в некоторых истребителях времён первой мировой войны. Их пулемёты, стреляющие «сквозь» пропеллер, тщательно выбирали момент выстрела, строго синхронизированный с его вращением, чтобы пули всегда пролетали между лопастями и никогда не отстреливали их.

Следующая проблема, которая могла бы возникнуть у нашего инженера, такова. Раз уж сонар измеряет расстояние до цели, измеряя длительность тишины между излучением звука и вернувшимся от него эхом — а этот метод Rousettus кажется и в самом деле использует, то импульс должен быть при этом очень кратким и отрывистым — эдакое стаккато. Длинный, растянутый импульс всё ещё бы излучался, когда бы уже вернулось эхо, и даже будучи частично приглушенным мускулами «приемо-передатчика», попал бы в механизм распознавания эха. В идеале импульс летучей мыши должен быть очень коротким, и это, похоже, так и есть. Но чем короче импульс, тем труднее сделать его достаточно мощным, чтобы получить удовлетворительное эхо. Здесь имеет место другая неблагоприятная для нас альтернатива, вытекающую из законов физики. Изобретательные инженеры могли бы предложить два решения этой проблемы, что и действительно было предложено ими, опять же применительно к радару. Какое из этих двух решений предпочтительнее — зависит от того, что для нас важнее — измерить удаление объекта от измерителя или измерить скорость перемещения объекта относительно измерителя. Первое решение известно радиоинженерам как «чирикающий радар»^[4].

Радарные сигналы представляют собой серию импульсов, но у каждого импульса есть так называемая несущая частота. Представьте себе быстрое включение и выключение звука (или ультразвука). Как мы помним, крики летучей мыши представляют собой импульсы с частотой следования в десятки или сотни штук в секунду (десятки и сотни герц). И каждый из этих импульсов имеет несущую частоту — от десятков до сотен тысяч герц.

Популярно говоря, каждый импульс является коротким и очень высоким взвизгом. Импульс радара точно так же является «взвизгом» радиоволн, с высокой несущей частотой. Специфической особенностью «чирикающего» радара является отсутствие строго фиксированной несущей частоты каждого взвизга. Вместо этого, несущая частота меняется вверх или вниз примерно на октаву. Если вы хотите представить себе звуковой эквивалент его, то каждый такой радарный импульс можно представить как ниспадающий свист удивлённого человека. Преимущество «чирикающего» радара в сравнении с радаром фиксированной несущей частотой состоит в следующем. Для него не имеет большого значения, что исходящий импульс всё ещё не закончился, когда уже пришло эхо. Они не будут перепутаны друг с другом — ведь эхо, получаемое в данный момент времени, будет отражением более ранней части импульса и, следовательно, будет иметь отличающуюся частоту.

Люди-разработчики радаров извлекли много пользы из этой изобретательной техники. Имеются ли какие-нибудь свидетельства того, что летучие мыши тоже это «открыли» — подобно тому, как они открыли приёмо-передающую систему? Да, действительно, многие виды летучих мышей производит крики с ниспадающей несущей частотой, обычно примерно на октаву в каждом крике. Эти посылки «удивлённого свиста» известны как частотная модуляция (FM). Они используются людьми там, где требуется использовать технику «чирикающего радара». Однако, есть свидетельства, пока предположительные, что летучие мыши используют эту технику не для различения сигнала эхо от исходного звука, а для решения более тонкой задачи отличения одного эхо от другого. Летучая мышь живёт в мире многих эхо — близких объектов, далёких объектов и объектов на всех промежуточных расстояниях, и ей нужно отсортировывать эти эхо друг от друга. Если она издаёт ниспадающие «удивлённые свисты», то сортировку можно чётко сделать по тону. Когда эхо от далёкого объекта наконец приходит назад к летучей мыши, оно будет «старше», чем одновременно пришедшее эхо от близкого объекта, и поэтому будет иметь более высокий тон. Когда летучая мышь принимает эхо от нескольких объектов сразу, то она может следовать простому эмпирическому правилу: чем выше тон, тем дальше объект.

Вторая умная идея, которая могла бы придти в голову инженеру, особенно он интересуется измерением скорости перемещающейся цели, заключается в использовании интересного эффекта, называемого физиками допплеровским сдвигом. Его можно также назвать «эффектом санитарной машины», так как самое знакомое его проявление — резкое снижение тона сирены санитарной машины, когда она проносится мимо слушателя. Допплеровский сдвиг случается всякий раз, когда источник звука (или света, а также волн другого вида) и его приёмник двигаются друг относительно друга. Легче всего представить источник звука неподвижным, а слушателя — двигающимся. Допустим, что сирена на крыше фабрики гудит непрерывно и всё время на одной ноте. Звук излучается как ряд волн. Эти волны нельзя увидеть, так как это волны воздушного давления; но если б они были видимы, то выглядели бы как концентрические круги, распространяющиеся вдаль, наподобие волн от камешка, брошенного в спокойный пруд. Представте себе, что непрерывная серия камешков падает в середину пруда так, чтобы волны постоянно исходили из середины. Если мы поставим игрушечный кораблик на якорь в какой-то фиксированной точке пруда, то кораблик будет ритмично качаться на проходящих под ним волнах. Частота, с который раскачивается кораблик, в чём-то подобна звуковому тону. Теперь предположим, что кораблик снялся с якоря и на всех парах двинулся пересекать пруд в примерном направлении центра, от которого и исходят круги волн. Он по прежнему будет раскачиваться, поскольку волны по прежнему будут проходить под ним. Но частота проходящих под корабликом волн будет теперь выше, так как он путешествует к источнику волн и будет качаться с более высокой частотой. На другой стороне от центра пруда, когда кораблик минует источник волн, частота, с которой он будет раскачиваться, очевидно понизится.

Если мы быстро проедем на (предпочтительно малошумном) мотоцикле мимо гудящей фабричной сирены, то по той же причине при приближении к фабрике высота тона будет повышена — наши уши при этом поглощают волны с более высокой частотой, чем когда они бы не двигались. И точно так же, когда наш мотоцикл минует фабрику и будет удаляться от неё, тон будет понижен. Когда мы останавливаем движение, то мы будем слышать тон сирены, средний по высоте между двумя допплер-сдвинутыми тонами. Из этого следует, что если мы знаем точную высоту тона сирены, то мы в принципе можем определить, насколько быстро мы двигаемся к источнику или от него, просто сравнивая слышимый тон с известным «истиным».

Те же самые рассуждения справедливы, когда источник звука перемещается, а слушатель неподвижен. Именно этот случай имеет место при движении санитарной машины мимо нас. Хотя это не слишком правдоподобно, но говорят, сам Христиан Допплер демонстрировал этот эффект, наняв духовой оркестр для исполнения музыки на открытом железнодорожном вагоне-платформе, которая помчалось мимо его изумлённой аудитории. Имеет значение относительное перемещение, и для эффекта Допплера безразлично, источник ли звука перемещается относительно уха, или ухо перемещается мимо источника. Если два поезда двигаются во встречном направлении, каждый — со скоростью 125 миль в час, то пассажир одного поезда будет слышать пронзительный вой другого поезда, мчащегося навстречу, повышенный особенно радикальным допплеровским сдвигом, ибо относительная скорость этих поездов составит 250 миль в час (400 км/ч). Эффект Допплера используется в полицейских радарах — измерителях скорости автомобилей. Неподвижный прибор излучает сигнал радара вдоль дороги. Волны радара отражаются от приближающегося автомобиля и регистрируются приёмной аппаратурой. Чем быстрее двигается автомобиль, тем выше будет допплеровский сдвиг по частоте. Сравнивая излученную частоту с частотой отражённого эха, полиция или, скорее, их автоматический прибор, может вычислять скорость каждого автомобиля. Ну если полиция может использовать этот эффект для измерения скорости лихачей, то смеем ли мы надеяться, что удастся обнаружить использование её летучими мышами для измерения скорости насекомого-добычи? Да, есть такое дело. Давно было известно, что маленькие летучие мыши, известные как «подковки» издают длинные крики стабильного тона — а не стаккато щелчки или ниспадающий «свист удивления». Говоря «долго», я имею в виду, что долго по стандартам летучих мышей. Её «крик» длится менее десятой части секунды. И, как мы далее увидим, часто в конце крика имеется «свист удивления». Представим себе, что вначале подковка издаёт неизменяющийся тон ультразвука, когда быстро летит к неподвижному объекту, например, к дереву. Волны импульса будут падать на дерево с увеличенной частотой, так как мышь летит к дереву. Если бы в дереве был микрофон, то он бы «слышал» повышенный из-за допплер-смещения тон звука этого импульса благодаря движению летучей мыши. Микрофона в дереве кончено нет, но эхо, отражённое назад от него, будет иметь именно такой повышенный тон, какой бы слышал микрофон. Далее волны эха бегут назад от дерева к приближающейся летучей мыши, ибо она всё ещё быстро двигается навстречу к ним. Поэтому происходит дальнейшей допплеровский сдвиг тона эхо вверх при восприятии его летучей мышью. Движение летучей мыши приводит к своего рода двойному допплер-эффекту, величина которого точно характеризует скорость летучей мыши относительно дерева. Сравнивая тон своего крика с тоном эхо, летучая мышь (лучще сказать — её бортовой компьютер в мозгу), может в принципе вычислять, как быстро она приближается к дереву. Этот эффект не сообщает мыши, как далеко это дерево, но тем не менее, это может быть очень полезной информацией.

Если отражающий эхо объект будет не статичным деревом, а двигающимся насекомым, допплер-эффект будет сложнее, но тем не менее — летучая мышь сможет вычислить скорость своего перемещения относительного цели — очевидно, такого рода информация нужна такой сложной «управляемой ракете», как охотящаяся летучая мышь. Некоторые летучие мыши проделывают более интересный трюк, чем просто испускание крика постоянного тона с последующим измерением тона вернувшегося. Они так подстраивают тон исходящих криков, чтобы принимаемый тон был постоянен после его допплеровского сдвига. Так как, бросившись к двигающемуся насекомому, они ускоряются, то тон их криков всё время непрерывно меняется, чтобы эхо возвращалось некоего фиксированного тона. Эта изобретательная хитрость поддерживает эхо такого тона, к которому их уши максимально чувствительны, что важно, так как эхо слабое. При этом они точно так же получают информацию о скорости цели, сравнивая излученный и принятый тон. И хотя в данном случае сдвигается излученный, а не принятый тон, но разность их будет той же самой. Я не знаю, используют ли эту хитрость рукотворные устройства, будь то сонары или радары. В принципе, я бы рискнул держать пари, что наиболее умные идеи в этой сфере первыми изобрели летучие мыши.

Логично предположить, что эти два весьма различных метода — техника допплеровского сдвига и техника «чирикающего радара» — полезны для различных конкретных применений. Одни группы летучих мышей специализируются на одной из них, другие — на другой. Некоторые группы вроде бы даже стараються взать лучшее из обоих миров, прицепляя частотно-модулированный «свист удивления» к концу (или иногда к началу) длинного «крика» с постоянной частотой. Другая любопытная хитрость «подковок» относится к движениям их ушных раковин. В отличие от других летучих мышей, «подковки» быстро двигают своими ушными раковинами, двигая их вперёд и назад. Можно предположить, что эти дополнительные быстрые перемешения звуковоспринимающей поверхности относительно цели порождает полезные модуляции допплеровского сдвига, дающие дополнительную информацию. Когда ухо движется в сторону к цели, то воспринимаетмая скорость движения к цели будет выше. Когда оно двигается от цели, то будет наоборот. Мозг летучей мыши знает направление движения каждого уха и, в принципе, может проделывать необходимые вычисления, чтобы извлекать пользу из этой информации.

Возможно, наиболее трудная проблема из тех, с которыми сталкиваются все летучие мыши — это опасность непредумышленных взаимных помех от криков других летучих мышей. Люди-экспериментаторы обнаружили, что помешать летучим мышам делать их великие успехи, облучая их громким искусственным ультразвуком, до удивления сложно. Впрочем, это легко было предсказать. Летучие мыши, должно быть уже давно справились с проблемой помех. Многие виды летучих мышей ночуют в пещерах огромными скоплениями и могли бы оглохнуть от вавилонского столпотворения криков и эхо, но, тем не менее, они быстро летают в полной темноте пещер, избегая стен и друг друга. Как удаётся летучей мыши идти по следу своего эхо и не впадать в заблуждение от эхо других? Первое решение, которое могло бы придти в голову инженеру — применить какую-то разновидность разнесения частот: каждая летучая мышь могла «работать» на своей собственной личной частоте, точно так же, как это делают наши радиостанции. В какой-то степени это может иметь место, но это ни в коем случае не может быть исчерпывающим решением проблемы.

Как летучие мыши избегают помех от других летучих мышей, пока не очень ясно, но интересный ключ к решению дают эксперименты по попыткам сбить с толку летучих мышей. Они показывают, что можно активно обманывать каких-нибудь летучих мышей, проигрывая им их собственные крики в искусственной задержкой. Другими словами, подсовывать им ложное эхо из их собственного крика. Удаётся даже, тонко управляя электронным аппаратом задержки ложного эха, вынудить летучих мышей к попытке приземлиться на фантомном выступе скалы. Я предполагаю, что у летучих мышей имеет место некий эквивалент нашего взгляда на мир через хрусталик глаза. Похоже, что летучие мыши могут использовать нечто такое, что мы могли назвать «фильтром чужака». Каждое следующее эхо собственного крика летучей мыши порождает картину мира, которая имеет смысл лишь в сопоставлении с предыдущей картиной этого мира от более ранней локации. Если мозг летучей мыши воспринимает эхо крика другой летучей мыши, то попытки включить её в текущую картину мира, будут бессмысленны. Это будет выглядеть так, словно все предметы в мире внезапно подскочили в разнообразных случайных направлениях. Объекты в реальном мир не ведут себя таким сумасшедшим образом, так что мозг может их без опаски отфильтровывать, как явное фоновое эхо. Когда человек-экспериментатор предлагает летучей мыши искусственно задержанное или ускоренное «эхо» её собственных криков, то ложное эхо будет иметь смысл в образе картины мира, которую летучая мышь построила до этого. Ложное эхо пропущено фильтром чужака, потому что оно вполне вероятно в контексте предыдущего эхо. Оно принуждает объекты выглядеть лишь слегка измененившимися, что есть именно то поведение, какое можно правдоподобно ожидать от объектов в реальном мире. Мозг летучей мыши полагается на предположение о том, что мир, порождаемый неким ипульсом эха, будет примерно тем же самый, что и мир, порождённый предыдущими, или лишь слегка отличным: например, отслеживаемое насекомое возможно, немного передвинулось.

У философа Томаса Нейджела есть известная статья под названием «Каково быть летучей мышью?». Статья эта не столько про летучих мышей, сколько о философской проблеме вживления в образ того или чего, чем мы не являемся. Философ выбрал летучую мышь в качестве особенно красноречивого примера потому, что восприятие мира эхолокацией было сочтено особенно чуждым нам и отличным от нашего собственного. Если вы хотите разделить с летучей мышью её жизненный опыт, то зайдите в пещеру, крикните или стукните ложку об ложку, засеките время задержки до прихода эхо и вычислите, насколько далеко должна быть стена. Впрочем, это будет весьма обманчивое сходство — не сходнее попытки понять хорошую картину, используя только и возможный для летучей мыши метод восприятия цвета — с помощью прибора для измерения длины волны входящего в глаз света: если волна длинная, то вы видите красный, если короткая — то фиолетовый или синий. Так получилось, что свет, который мы называем красным, имеет большую длину волны, а свет, который мы называем синим — меньшую. Свет с различными длинами волн воздействует на различные виды фоторецепторов в сетчатке — красно-, зелёно- и сине-чувствительне. Но в нашем субъективном восприятии цвета нет и следа физической концепции длины волны. Ничто не подсказывает нам, что красный цвет имеет более длинную волну, чем синий. Если это вдруг имеет значение (обычно нет), то мы просто вспоминаем этот физический факт или (как всегда делаю я) смотрим это в книге. Точно так же летучая мышь чувствует расположение насекомого, используя то, что мы называем эхо. Но, конечно же, летучая мышь чувствуя насекомое, думает о задержках эхо не больше, чем мы думаем о длинах волн, когда ощущаем синий или красный цвет.

Вообще-то, если бы мне пришлось постараться сделать невозможное и представить себе каково быть летучей мышью, я бы предположил, что эхолокация для них могла быть довольно близким подобием того, что есть зрение для нас. Мы столь неотъемлемо визуальные животные, что вряд ли понимаем, насколько это сложное дело — видение. Объекты — «вон там», и мы полагаем, что мы «видим» их там. Но я полагаю, что в действительности наше восприятие — это компьтерная модель в мозгу, тщательно построенная на основе информации, поступающей оттуда, однако преобразованная в голове в удобную для использования форму. Различия длин волн наружного света будут закодированы как «цветовые» различия в компьютерной модели у нас в голове. Очертание и другие атрибуты объекта кодируются сходным образом в форму, удобную для дальнейшей работы с ними. Восприятие видения очень отлично для нас от восприятия слышания, но не потому, что свет и звук очень физически отличаются. И свет, и звук — в конце концов, транслируются соответствующими органами чувств в те же самые нервные импульсы. Исходя из физических параметров нервных импульсов, невозможно определить, идёт ли по этому нерву передача информации о свете, звуке или запахе. Причина, по которой зрительное ощущение настолько отлично от слухового и обонятельного в том, что мозг полагает удобным использовать различные модели для внутреннего визуального мира, внутреннего мира звука и мира запаха. Из-за того, что мы внутри себя используем визуальную и слуховую информацию различным образом и для различных целей, наши визуальные и слуховые ощущения настолько различны. Но не из-за непосредственного физического различия между светом и звуком. Но летучая мышь использует свою звуковую информацию для почти тех же самых целей, для которых мы используем визуальную. Она использует звук для восприятия и непрерывного уточнения положения объектов в трёхмерном пространстве — точно так же, как мы используем свет. Следовательно, потребный тип внутренней компьютерной модели должен отвечать задаче внутреннего представления меняющегося положения объектов в трёхмерном пространстве. Моё мнение таково, что форма этого субъективного представления мира животным будет определяться свойствами внутренней компьютерной модели. Какая именно модель будет разработана эволюцией для её удобного и продуктивного внутреннего представления, не будет зависеть от физических характеристик стимулов, воспринимаемых ею извне. И мы, и летучие мыши, нуждаемся в однотипной внутренней модели для представления расположения объектов в трёхмерном пространстве. Тот факт, что летучие мыши строят свою внутреннюю модель на основании сигналов эхо, а мы строим нашу на основании световых сигналов, не имеет значения. Эта внешняя информация в любом случае транслируется те же самые нервные импульсы, гуляющие в мозге. Поэтому я предполагаю, что летучие мыши «видят» почти так же, как и мы, хотя физическая среда, посредством которой мир «вон там» транслируется в нервные импульсы очень различна — в одном случае — ультразвук, в другом — свет. Летучие мыши могут в принципе даже испытывать ощущения — типа нашего цвета — для восприятия каких-то различий в «наружном» мире, которые не имеют никакого отношения к физике и длине волны, но которые играют для них ту же функциональную роль, что цвета играют для нас. Возможно, что у самцов летучих мышей поверхность тела тонко текстурирована таким образом, что отражающееся от неё эхо будет воспринято самками великолепно раскрашенным, эдакий звуковой эквивалент свадебного оперения райской птицы. И это не отвлечённая метафора. Возможно, что самка летучей мыши и в самом деле субъективно ощущает цвет самца, как, скажем, ярко красный — такой же, какой я ощущаю, гляда на фламинго. Ну по крайней мере, восприятие летучей мышью своего партнёра может не более отличаться от моего визуального ощущения фламинго, чем моё визуальное ощущение фламинго отличается от визуального ощущения одним фламинго другого.

Дональд Гриффин рассказал о своём (в соавторстве с Робертом Галамбосом) первом сообщении на конференции зоологов в 1940-м году об их тогда новом открытии — эхолокации у летучих мышей. Участники были изумлены! Один выдающийся ученый настолько негодовал в своём недоверии, что…

…схватил Галамбоса за плечи и тряс его, выражая недовольство тем, что мы, возможно, не имели в виду столь скандальные намёки. Радар и сонар в то время были одними из высших достижений военной технологии, и указание на то, что летучие мыши могли бы проделывать что-нибудь даже отдалённо похожее на наипоследнийший триумф радиотехнической мысли, шокировала бы большинство людей не только как нечто неправдоподобное, но и эмоционально отталкивающее.

Выдающегося скептика легко понять. Имеется нечто очень человеческое в его нежелании верить в это. И это нечто говорит: человек — это точно то, что он есть. Точно — потому, что человечьи органы чувств не способны к тому, к чему способны летучие мыши — во что так трудно поверить. Трудно, поскольку мы можем воспринять это лишь нашей аппаратурой и после математических вычислений на бумаге, и трудно представить, что это небольшое животное проделывает это в своей маленькой головке. Однако математические вычисления, потребные для объяснений принципов зрения, столь же сложны и трудны, но ни для кого не составляет труда поверить, что маленькое животное может видеть. Причина такого нашего пристрастного скептицизма весьма проста — мы сами можем видеть, но не можем эхолоцировать.

Можно представить себе некий другой мир, в котором совершенно слепые, летуче-мышеподобные учёные участники конференции изумлялись бы, если б им рассказывали о животных, называемых людьми, способных использовать недавно обнаруженные неслышимые лучи, называемые «свет» (кстати, объект сверхсекретной военной разработки), для ориентации в пространстве. Эти, во всех остальных отношениях невзрачные «люди» — почти совсем глухие (ну ладно, они могут неважнецки слышать, и даже издавать редкое, тяжко медленное, глубоко тягучее рычание, но они используют эти звуки лишь для элементарных целей, таких как коммуникация друг с другом; они не выглядят способными использовать эти способности для обнаружения даже самых крупных объектов). Вместо этого, у них есть высокоспециализированый орган, называемый «глазами» для эксплуатации световых лучей. Солнце — главный источник этих лучей, и «люди» умеют замечательно эксплуатировать сложное световое эхо, которое отражается от объектов, когда световые лучи от солнца попадают на них. У них есть хитроумное устройство под названием «хрусталик» форма которого представляется математически рассчитаной так, чтобы эти неслышимые лучи преломлялись таким образом, что на поверхности из клеток, называемой «сетчаткой» получается точное, один-к-одному соответствие между объектами в мире и их образами на «изображении». Эти клетки сетчатки способны каким-то таинственным образом переводить свет в, так сказать, «слышимую» форму и ретранслировать эту информацию в мозг. Наши математики показали, что теоретически возможно, производя крайне высокосложные вычисления, использовать эти световые лучи для безопасной навигации в мире — столь же эффективно, как мы обычно делаем, используя ультразвук — в некоторых отношениях даже более эффективно! Но кто мог бы вообразить, что эти невзрачные «люди» в состоянии проделывать такие вычисления?

Эхолокация летучих мышей — это только один из тысяч примеров, которые я мог бы выбрать в качестве примера хорошего проекта. Животные создают у нас впечатление, что они были разработанны теоретически подкованным и практически изобретательным физиком или инженером, но не может быть и речи о том, чтобы сами летучие мыши знали или понимали эту теорию в том же смысле, в каком её понимает физик. Летучую мышь следует понимать как некий аналог полицейского радарного скоростемера, но не аналог человека, разработавшего этот прибор. Проектировщик полицейского радарного скоростеметра понимал теорию эффекта Допплера и выразил это понимание в математических уравнениях, записанных на бумаге. Знания проектировщика воплощены в разработанном приборе, но сам прибор не понимает, как он работает. Прибор содержит в себе радиодетали, соединённые между собой так, что они автоматически сравнивают две радарные частоты и преобразуют результат сравнения в удобные единицы — мили или километры в час. Производимые при этом вычисления сложны, но сложность эта лежит в пределах возможностей маленьких кубиков современных электронных схем, должным образом соединённых между собой. Конечно, эти соединения производил искушённый сознательный мозг (или по крайней мере — он разработал диаграмму межсоединений), но никакой сознательный мозг не вовлекается в работу прибора в момент его использования.

Наш опыт общения с электронными устройствами подготовил нас к воспринятию того, что бессознательные машины могут вести себя так, как будто они понимают сложные математические идеи. Эта мысль непосредственно приложима и к деятельности «живых машин». Летучая мышь — это машина, «встроенная электроника» которой подключена к её крыльевым мускулам так, что они впрямую направляют мышь на насекомое, подобно тому, как лишённые разума управляемые ракеты направляет её на самолет. До этой точки наша интуиция, исходящая из понимания современной технологии, правильна. Но наш опыт понимания этой технологии также подводит нас к видению разума сознательного и целеустремлённого проектировщика в происхождении сложных машин. А вот эта часть нашей интуиции, в случае «живых машин» ошибочна — в этом случае «проектировщиком» является бессознательный естественный отбор, слепой часовщик.

Я надеюсь, что узнав столько про летучих мышей, читатель уже столь же проникся благоговением, столь и я — и наверняка проникся бы Уильям Пали, знай он это. В одном отношении моя цель идентична таковой у Пали. Я не хочу, чтобы читатель недооценил потрясающие достижения природы и глубину проблем, перед которыми мы стоим в попытках объяснить их. Эхолокация летучих мышей, хотя и не известная во времена Пали, послужил бы его задаче точно так же, как и любой из приведённых им примеров. Пали убеждал читателя, множа свои примеры. Он прошелся по всему телу, от головы до носка ноги, показывая, что каждая часть, каждая мельчайшая деталь — подобна внутренностям красиво выполненных часов. По многим причинам мне бы хотелось сделать то же самое, благо таких замечательных историй, заслуживающих рассказа, имеется много, И я люблю их рассказывать. Но нет никакой необходимости множить примеры. Одного или двух будет достаточно. Гипотеза, могущая объяснить навигацию летучих мышей — хороший кандидат на объяснение живого мира, и если объяснение любого из примеров Пали было неправильно, то мы не можем его исправить, приводя ещё примеры. Его гипотеза гласила, что «живые часы», были в буквальном смысле разработаны и изготовлены Главным часовщиком. Наша современная гипотеза гласит, что эта работа была сделана постепенными эволюционными шагами естественным отбором.

Современные богословы не столь прямолинейны, как Пали. Они, указывая на сложность живых механизмов, не говорят, что это с самоочевидностью говорит о разработанности их творцом, подобной разработанности часов. Но они предпочитают, указывая на них, говорить, что «невозможной поверить» что такая сложность, или такое совершенство, могло развиться в ходе естественного отбора. Всякий раз, когда я читаю такие ремарки, я испытываю желание записать заметочку «для себя» на полях страницы. Имеется множество примеров (я насчитал 35 в одной главе) в недавно вышедшей книге с названием «Возможность Бога» Бирмингемского епископа, Хью Монтефьёра. Я буду использовать эту книгу во всех примерах оставшейся части этой главы, потому что это — искренняя и честная попытка уважаемого и образованного автора осовременить естественное богословие. Говоря «честная», я имею в виду честная. В отличие от некоторых его коллег-теологов, епископ Монтефьёр не боится заявлять, что существование бога для него является однозначным фактом. У него нет в запасе увёртливых отговорок вроде «Христианство — это образ жизни. Вопрос существования бога снят: это — мираж, созданный иллюзиями реализма». Частично его книга посвящена физике и космологии, и я не компетентен комментировать их, кроме как заметить, что он вроде бы использует настоящих физиков для поддержки своего мнения. Вот бы то же самое он сделал в биологических разделах книги! К сожалению, он предпочел здесь консультироваться с работами Артура Кестлера, Фреда Хойла, Гордона Раттрей-Тейлора и Карла Поппера! Епископ верит в эволюцию, но не может поверить, что естественный отбор — адекватное объяснение того курса, которым идёт эволюция (частично потому, что подобно многим другим, он, сожалению неправильно отождествляет «случайность» естественного отбора и «бессмысленность»).

Он делает сильный акцент на то, что можно назвать доводом субъективного неверия. В одной главе имеются следующие фразы, в приведённом порядке:

… похоже, что ни одно дарвиновское объяснение не обосновано …, его объяснения не легче …, трудно понять …, нелегко понять …, это одинаково трудно объяснить … я не считаю, что это легко воспринять …, я не нахожу, что тут легко увидеть …, я нахожу, что это трудно понимать …, это нереально объяснять …, я не вижу, как …, нео-дарвинизм выглядит неадекватным объяснением многих из сложностей поведения животных…, нелегко понять, как такое поведение могло развиться исключительно естественным отбором …, Это невозможно …, как столь сложный орган мог развиться? … Нелегко видеть …, трудно видеть …

Аргумент субъективного неверия — это чрезвычайно слабый аргумент, что отметил ещё сам Дарвин. В некоторых случаях он основан на простом невежестве. Например, один из фактов, который епископ нашёл трудным для понимания — это белый цвет полярных медведей.

Что касается камуфляжа, то его не всегда легко объяснить на основании нео-дарвинистских предпосылок. Раз уж белые медведи царят в арктике, то мне не кажется, что им необходимо развивать белоцветную форму камуфляжа.

Это следует перевести:

Сам я, с высоты своей головы, сидя в моём кабинете, никогда не бывав в Арктике, никогда не видя белого медведя в природе и получив образование по классической литературе и теологии, пока не придумал объяснение, как белые медведи могли бы извлекать выгоду из своей белой окраски.

В этом конкретном случае имеется неявное предположение, что только животные — жертвы хищников нуждаются в камуфляже. Но не замечается, что хищникам тоже полезно скрываться от своей добычи. Белые медведи охотятся на тюленей, отдыхающих на льду. Если тюлень видит подходящего медведя с достаточно большого расстояния, он может улизнуть. Я подозреваю, что если епископ представил бы себе темного медведя-Гризли, пытающегося преследовать тюленей на снегу, то он сразу же увидел бы ответ на свой недоумённый вопрос.

Аргумент с белым медведем оказалось очень легко отвергнуть, но, это, в некотором важном смысле, не главное. Даже если какой-нибудь высший мировой авторитет не может объяснить некоторое значимое биологическое явление, то это не означает, что оно необъяснимо. Множество тайн оставалось тайнами на протяжении столетий, и наконец поддались объяснению. Не уверен, что это представляет какую-то ценность, но большинству современных биологов не составило бы труда объяснить все 35 примеров епископа в понятиях теории естественного отбора, хотя не все они столь же легки, как пример с белыми медведями. Но мы тут не проверяем человеческую изобретательность. Даже если нашёлся один пример, который мы не смогли объяснить, то мы должны остерегаться делать грандиозные выводы из факта нашей личной неспособности. Сам Дарвин очень ясно выразился на этот счёт.

Есть более серьёзные формы аргументации, чем субъективное неверие, формы, которые не базируются просто на невежестве или нехватке изобретательности. Одна из форм этой аргументации прямо использует это чувство чрезвычайного удивления, которое все мы испытываем, когда сталкиваемся с высокосложными машинами, подобными скурпулёзно совершенному оборудованию для эхолокации летучих мышей. Его смысл в «самоочевидности» факта, что что-нибудь столь удивительно, что вряд ли могло развиться в ходе естественного отбора. Епископ с одобрением цитирует Г. Беннетта про паучьи паутины:

Для всякого, кто наблюдал работу паука в течение многих часов, не может быть никаких сомнений в том, что ни нынешние пауки этого вида, ни их предки, не были когда-либо архитекторами сети, или что они могли явно произвести это шаг за шагом, посредством случайных вариаций; это было бы столь же абсурдно, как и предположение о том, что замысловатые и точные пропорции Пантенона получились в результате сваливания в кучи кусков мрамора.

И вовсе это не-невозможно. Это как раз то, во что я твёрдо верю, ибо имею некоторый опыт наблюдения пауков и их паутин.

Епископ, переходя к человеческому глазу, риторически вопрошет — в предположении, что ответа нет: «Как столь сложный орган смог развиться в ходе эволюции?» Это не аргумент, это просто подтверждение скептицизма. Базис этого субъективного неверия, в который все мы норовим впасть при виде того, что Дарвин назвал органами чрезвычайного совершенства и сложности, я думаю, двойственный. Прежде всего, мы не способны интуитивно осознать необъятности времени, доступного для эволюционных изменений. Большинство критиков естественного отбора готовы принять, что эволюция может порождать незначительные изменения — такие, как тёмная окраска бабочек, которая развилась у некоторых их видов после начала промышленной революции. Но приняв это, они затем указывают на малую величину этого изменения. Как подчёркивает епископ, тёмная бабочка — не новый вид. Согласен, что это малое изменение, не сопоставимое по масштабам с эволюцией ни глаза, ни эхолокации. Но бабочке потребовалась только сотня лет, чтобы произвести это изменение. Одна сотня лет выглядит для нас долгим временем потому, что она длиннее продолжительности нашей жизни. Но геолог привык оперировать интервалами времени, в тысячи раз более длинными!

Глаза не оставляют окаменелостей, поэтому мы не знаем, сколь много времени потребовалось глазу нашего типа для развития «с нуля» в объект нынешней сложности и совершенства, однако доступное для этого время составляет сотни миллионов лет. Вспомните, за какое короткое время посредством селекции, человек вызвал значимые генетические изменения у собак. За несколько сотен или, в крайнем случае, тысяч лет, они ушли от волка и дошли до пекинеса^[5], бульдога, чи-хуа-хуа и сенбернара. Да, но они все, тем не менее — собаки, не правда ли? Они не превратились в новый «вид» животных? Да, если это успокаивает вас — продолжайте играть подобными словами и называйте их всех собаками. Но только не забывайте о времени этого развития. Давайте изобразим всё время, потребное для выведения всех этих пород собак от волка, одним обычным прогулочным шагом. Тогда, в том же масштабе, как далеко нам пришлось бы прошагать от нас до Люси^[6] и её вида — самых ранних окаменелостей предков человека, уже однозначно ходивших на двух ногах? Ответ: около 2 миль. И как далеко нам пришлось бы прошагать, чтобы вернуться в начало биологической эволюции на Земле? Ответ: вам придётся совершить изнурительное путешествие от Лондона до Багдада. Подумайте о произошедших изменениях на пути от волка до Чи-хуа-хуа, затем умножьте это на количество шагов между Лондоном и Багдадом. Возможно, это поможет вам интуитивно осознать полное количество изменений, происходивших в настоящей эволюции природы. Второе основание для нашего естественного скептицизма насчёт развития очень сложных органов, подобных человеческому глазу и ушам летучей мыши — интуитивное применение теории вероятности. Епископ Монтефьёр цитирует C. E. Равена на тему кукушек. Они кладут свои яйца в гнёзда других птиц, которые затем играют роль невольных приёмных родителей. Подобно большинству биологических адаптаций, паразитизм кукушек не заключается в чём-то лишь одном — приспособленность кукушек к паразитическому образу жизни многогранна. Например, мать имеет привычку класть яйца в гнёзда других птиц, а птенец имеет привычку выбрасывать родных птенцов хозяина из гнезда. Обе привычки помогают кукушке преуспевать в её паразитической жизни. Равен продолжает:

Легко заметить, что каждая из этих привычек существенна для успеха всего предприятия. Однако по отдельности каждая из них бесполезна. Эта совокупность, должно быть, была достигнута одновременно. Шансы на случайное озникновение такого ряда совпадений, как мы уже выяснили, микроскопически низки.

Аргументы такого типа в принципе более убедительны, чем аргументы, основанные на явно субъективном неверии. Оценка статистической вероятности какого-то предположения — правильный способ оценки его правдоподобности. Более того, это как раз метод, который мы будем использовать в этой книге не один раз. Но мы должны делать это корректно! Есть два изъяна в аргументации Равена. Первый нам уже знаком, и мне уже трудно сдержать раздражение, — отождествление естественного отбора с «хаотичностью». Мутации хаотичны, да; но естественный отбор — это сама антитеза хаоса! Второй: в корне неверно, что «каждый из них по отдельности бесполезен». Неверно, что вся совершенная работа должна быть закончена одновременно. Неверно, что наличие каждой из частей обязательно для успеха целого. Простой, рудиментарный полуразвитый глаз-ухо-эхолокационная система-система кукушкиного паразитизма и т. д., — лучше, чем ничего вообще. Без глаза — вы полностью слепы. С полуразвитым глазом вы можете по крайней мере обнаружить общее направление движения хищника, даже если вы не можете видеть ясное изображение. И это может быть вопросом жизни и смерти. И эти проблемы мы подробно рассмотрим следующих двух главах.

Глава 3. Суммируем маленькие победы

Как мы уже поняли, живые существа слишком невероятны и слишком красиво «спроектированы», чтобы появиться случайно. Но тогда как же они возникли? Ответ, который дал Дарвин, таков: путём постепенных, пошаговых преобразований более простых существ, ведущих начало от первоначальных сущностей — достаточно простых, чтобы возникнуть самопроизвольно и спонтанно. Каждая последовательная, отталкивающаяся от предшествующего статус-кво новация эволюционного процесса была достаточно проста, чтобы возникнуть самопроизвольно. Но вся нарастающая последовательность таких шагов представляет собой совсем не случайный процесс, если рассматривать сложность конечных продуктов относительно изначальной отправной точки. Процессу накопления придаёт направленность неслучайный процесс выживания. Цель этой главы состоит в демонстрации мощности этой нарастающей селекции, как принципиально неслучайного процесса.

Прогуливаясь по галечному пляжу, вы наверняка заметите, что средний размер гальки в разных местах пляжа различается. Гальки помельче как правило сконцентрированы в одних тянущихся вдоль пляжа зонах или полосах, покрупнее — в других. Гальки отсортировались, упорядочились, отобрались. Какое-нибудь живущее на берегу племя могло бы задаваться вопросом о причинах этой сортированности и упорядоченности в мире и могло бы сочинить объясняющий её миф, возможно, приписывая эти деяния Великому Духу Небес, любящему опрятность и упорядоченность. Мы могли бы снисходительно улыбнуться, узнав о таком суеверном представлении, и объяснить, что на деле упорядоченность была плодом слепых сил физики, в данном случае — воздействием волн. У волн нет никаких целей и намерений, никакой любви к опрятности и совсем никаких мыслей. Они лишь энергично разбрасывают гальку во все стороны, а гальки различных размеров различно реагируют на это воздействие, и в результате они оседают на различных уровнях пляжа. Из полного беспорядка получился маленький порядок, и никакой разум его не планировал.

Волны и галька являются простым примером системы, которая автоматически генерирует какую-то упорядоченность. Наш мир полон таких систем. В качестве простейшего примера я могу предложить отверстие. Через отверстие могут проходить только объекты меньшие его. Это означает, что, если вы начнёте хаотично собирать объекты над отверстием и с какой-то силой трясти и толкать их в случайных направлениях, то через какое-то время объекты выше, и объекты ниже отверстия приобретут неслучайную отсортированность. Пространство ниже отверстия будет склонно содержать объекты, меньшие отверстия, а пространство выше — большие. Конечно же, человечество уже давно использует этот простой принцип генерации неслучайности в таком полезном устройстве, как сито.

Солнечная система — это устойчивая система из планет, комет и разных осколков, вращающихся по орбитам вокруг Солнца; возможно, это одна из многих таких систем во Вселенной. Чем ближе такой спутник к своему солнцу, тем быстрее он должен двигаться по орбите, чтобы противостоять его притяжению и оставаться на устойчивой орбите. Для любой заданной орбиты существует только одна скорость, с которой спутник может двигаться, оставаясь на этой орбите. Если он приобретёт любую другую скорость, то или улетит в глубокий космос, или врежется в Солнце, или перейдёт на другую орбиту. И если мы посмотрим на планеты нашей солнечной системы, то увидим, что каждая из них двигается с именно той скоростью, чтобы держатся на своей устойчивой орбите вокруг Солнца. Что это — благословенное чудо преднамеренного проекта? Нет — лишь другое естественное «сито». Очевидно, что все планеты, которые мы видим на орбитах вокруг Солнца, должны двигаться со строго определённой скоростью, чтобы держаться на своих орбитах — в противном случае мы бы не видели их там, потому что их бы там не было! Но столь же очевидно, что это не есть свидетельство сознательности проекта. Это — лишь другой вид сита. Но отсеивания такого порядка из исходного беспорядка само по себе недостаточно, чтобы объяснить массовую упорядоченность, которую мы видим у живых существ — даже отдалённо. Вспомните аналогию с кодовым замком. Упорядочивать простым просеиванием — примерно то же самое, что открывать кодовый замок с одним диском: он легко открывается при минимальном везении. Живые системы эквивалентны гигантскому кодовому замку с почти неисчислимым количеством дисков. Изготовление биологической молекулы, такой, как гемоглобин (красный пигмент крови), простым просеиванием было бы эквивалентно тому, чтобы смешивать наугад все аминокислотные остатки гемоглобина в надежде, что молекула гемоглобина спонтанно воссоздастся по счастливой случайности. Степень везения, которая бы потребовалась для этого подвига, невероятна и образно названа Айзеком Азимовым «мысленным монстром».

Трёхмерная молекула гемоглобина состоит из четырёх переплетающихся аминокислотных цепей. Давайте рассмотрим только одну из них. Она состоит из 146 аминокислот. Всего в живой материи встречается 20 различных аминокислот. Количество возможных способов взаимосоединения 20 видов звеньев в цепь из 146 штук длиной — это немыслимо большое число, которое Азимов назвал «числом гемоглобина». Его легко вычислить, но невозможно представить. Первым звеном этой цепи из 146 звеньев могла быть любой из 20 возможных аминокислот. Вторая также могла быть любой из этих же 20, всего возможных вариантов двухзвенной цепи — 20 x 20 = 400. Количество возможных вариантов трёхзвенной цепи — 20 x 20 x 20 = 8000. Количество возможных вариантов 146-звенной цепи — 20 умноженное само на себя 146 раз. Это потрясающе большое число. Миллион — это единица с 6 нулями. Миллиард (1000 миллионов) — единица 9 нулями. Искомое нами «число гемоглобина», это, округлённо — единица 190 нулями! Один против этого числа — вот наш шанс натолкнуться на гемоглобин наудачу. А ведь сложность молекулы гемоглобина — ничтожная часть сложности живого тела. Очевидно, что само по себе простое просеивание даже отдалённо не способно к созданию той упорядоченности, что имеется в живом существе. Просеивание — это существенный компонент в генерации живой упорядоченности, но это далеко-далеко не весь рассказ. Нужно ещё кое-что. Чтобы пояснить эту мысль, мне будет нужно подчеркнуть различие между «одноразовым» и «нарастающим» отбором. Простые сита, которые мы пока рассматривали в этой главе — это всё примеры одноразового отбора. Организация живой материи — это плод нарастающего отбора.

Принципиальное различие между одноразовым и нарастающим отбором состоит вот в чём. При одноразовом отборе отбираемые или сортируемые объекты — гальки или что бы то ни было ещё — сортируются раз и навсегда. При нарастающем отборе, напротив, они «размножаются»; или как-то иначе передают результаты одного просеивания в последующее просеивание, которое передает его далее …, и так бесконечно. Объекты подвергаются отбору или сортировке в течение многих последовательных поколений. Конечный продукт одного поколения — отправная точка отбора следующего поколения, и так много раз. Применение таких слов как «воспроизводство» и «поколение», которые мы ассоциируем с живыми существами естественно, ибо живые существа — главные примеры известных нам сущностей, участвующих в нарастающем отборе. На практике они, возможно, единственные сущности, которые в нём участвуют. Но в этот момент я не хочу ставить вопрос столь жёстко.

Облака, под действием хаотичных порывов ветра, принимают форму, похожую на знакомые нам предметы. Есть публикация большой фотографии, сделанной пилотом маленького самолета, на которой облако выглядело как лицо Иисуса, пристально глядящего с неба. Все мы видели облака, которые напомнили нам что-нибудь — скажем, морского конька или улыбающееся лицо. Эти совпадения возникли в результате одноразового отбора, то есть — совпадение было единственным. Следовательно, они не очень выразительны. Подобие зодиакальных созвездий тем животным, в честь которых они были названы — Скорпион, Лев и так далее, столь же невыразительны, как и предсказания астрологов. Мы не видим при этом такого ошеломляющего подобия, какое мы видим в биологических адаптациях — продукте нарастающего отбора. Подобие насекомого листу растения или подобие богомола соцветию розовых цветов мы описываем как сверхъестественное, жуткое или захватывающее. Подобие облака хорьку только слегка развлекает и достойно лишь привлечения внимания нашего компаньона. Не говоря уж о том, что мы, весьма вероятно, тут же изменим своё мнение насчёт того, на что это облако похоже точнее.

Гамлет: Видите вы вон то облако в форме верблюда?

Полоний: Ей-богу, вижу, и действительно, ни дать ни взять верблюд.

Гамлет: По-моему, оно смахивает на хорька.

Полоний: Правильно: спинка хорьковая.

Гамлет: Или как у кита.

Полоний: Совершенно как у кита.^[7]

Я не знаю, кто сказал первым, что при наличии достаточного времени обезьяна, беспорядочно стучащая по клавишам пишушей машинки, смогла бы когда-нибудь напечатать все произведения Шекспира. Ключевая фраза здесь, конечно, «при наличии достаточного времени». Давайте несколько сузим задачу, стоящую перед нашей обезьяной. Предположим, что ей нужно воспроизвести не все произведения Шекспира, а только короткое предложение «Methinks it is like a weasel» («По-моему, оно смахивает на хорька»), и облегчим её работу, предоставив ей пишущую машинку с клавиатурой, состоящей только из 26 букв (заглавных) и клавиши пробела. Сколько времени ей потребуется, чтобы написать это небольшое предложение?

Предложение состоит из 28 символов, так что давайте предположим, что обезьяна будет производить серию попыток, состоящих из 28 ударов по клавиатуре. Если она напечатает фразу правильно, то это будет окончанием эксперимента. Если нет, то мы предоставляем ей другую 28-символьную «попытку». У меня нет знакомых обезьян, но, к счастью, моя 11-месячная дочь — опытный генератор случайных символов, она лишь продемонстрировала слишком большое нетерпение, чтобы продвигаться в работе обезьяны-машинистки поэтапно. Вот что она напечатала на компьютере:

UMMK JK CDZZ F ZD DSDSKSM

S SS FMCV PU I DDRGLKDXRRDO

RDTE QDWFDVIOY UDSKZWDCCVYT

H CHVY NMGNBAYTDFCCVD D

RCDFYYYRM N DFSKD LD K WDWK

JJKAUIZMZI UXDKIDISFUMDKUDXI

Поскольку у дочери есть другие важные дела, то роль такой машинистки я поручил компьютерной программе, имитирующей беспорядочно печатающего младенца или обезьяну:

WDLDMNLTDTJBKWIRZREZLMQCO P

Y YVMQKZPGJXWVHGLAWFVCHQYOPY

MWR SWTNUXMLCDLEUBXTQHNZVJQF

FU OVAODVYKDGXDEKYVMOGGS VT

HZQZDSFZIHIVPHZPETPWVOVPMZGF

GEWRGZRPBCTPGQMCKHFDBGW ZCCF

И так далее в том же духе. Несложно подсчитать, как долго нам придётся ждать, пока генератор случайных символов (младенец или обезьяна) напечатают «METHINKS IT IS LIKE A WEASEL». Оценим общее количества возможных фраз заданной длины, которые обезьяна, младенец или генератор случайных символов могли бы напечатать. Вычисления будут теми же самыми, какие мы делали для гемоглобина, и приведут к аналогично большому результат. На первой позиции этой строки возможно 27 возможных символов (включая символ пробела). Шанс, что обезьяна, напечатает букву «M» прямо следует из количества символов — 1 из 27. Шанс, что вторая буква будет «E» аналогичен шансу, что первая буква будет «M», а шанс, что первые две буквы будут «ME» равен их произведению 1/27 x 1/27, что даст 1/729. Шанс на то, что первое слово будет «METHINKS» — это шанс на появление каждой буквы на своём месте — 1/27 для каждой, итого (1/27) x (1/27) x (1/27) x (1/27) … и так далее 8 раз, то есть (1/27) в степени 8. Шанс на получение всей этой фразы из 28 символов, есть (1/27) в степени 28, то есть (1/27) умножимое само на себя 28 раз. Это очень маленький шанс, примерно 1 из 10000 миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов. Искомую фразу, таким образом придётся ждать, мягко говоря, долго, не говоря уж о всех произведениях Шекспира.

Так долго получается в случае одноразового отбора случайной вариации. Теперь рассмотрим нарастающий отбор — насколько он будет эффективнее? Очень и очень намного! Гораздо эффективнее, чем мы, возможно, себе представляем в первый момент, хотя это почти очевидно, если мы подумаем над этим чуть более. Мы снова используем нашу компьютерную обезьяну, но внесём критическое изменение в программу. Она, как и раньше, снова начинает, выбирая случайную последовательность из 28 букв:

WDLMNLT DTJBKWIRZREZLMQCO P

Однако теперь она «размножает» эту случайную фразу. Она реплицирует её неоднократно, но с некоторой вероятностью случайной ошибки — «мутации» при копировании. Компьютер исследует мутировавшую бессмысленную фразу, «потомка» первоначальной, и выбирает ту, которая более всего (хотя бы чуть-чуть) походит на нашу искомую фразу, «METHINKS IT IS LIKE A WEASEL». В данном случае, в следующем поколении победила такая фраза:

WDLTMNLT DTJBSWIRZREZLMQCO P

Улучшение неочевидное! Но процедура повторилась, и снова мутировавший «потомок» «вывелся» от последней фразы, и отобран новый «победитель». И так поколение за поколением. После 10 поколений, фраза, выбранная на роль «производителя» была такой:

MDLDMNLS ITJISWHRZREZ MECS P

А вот что было после 20 поколений:

MELDINLS IT ISWPRKE Z WECSEL

А вот здесь глаз уже не может на заметить некоторого подобия искомой фразе. В 30-м поколении в подобии можно уже не сомневаться:

METHINGS IT ISWLIKE B WECSEL

На 40-м поколении — мы в одной букве от цели:

METHINKS IT IS LIKE I WEASEL

И вот цель наконец достигнута в 43-м поколении.

Второй прогон компьютер начал с фразы:

Y YVMQKZPFJXWVHGLAWFVCHQXYOPY

Результаты прогона были таковы (снова приводится только каждое десятое поколение):

Y YVMQKSPFTXWSHLIKEFV HQYSPY

YETHINKSPITXISHLIKEFA WQYSEY

METHINKS IT ISSLIKE A WEFSEY

METHINKS IT ISBLIKE A WEASES

METHINKS IT ISJLIKE A WEASEO

METHINKS IT IS LIKE A WEASEP

И конечная цель достигнута в поколении 64. Третий прогон компьютер начал с фразы:

GEWRGZRPBCTPGQMCKHFDBGW ZCCF

И достиг «METHINKS IT IS LIKE A WEASEL» в 41-м поколении селективного «размножения».

Точное время, затраченное компьютером на достижение цели, значения не имеет. Но если вы настаиваете, то он закончил весь первый прогон за время, пока я завтракал — то есть, примерно полчаса. (Энтузиасты-компьютерщики могут счесть, что это неправдоподобно долго. Но дело в том, что программа была написана на БЕЙСИКЕ — это язык программирования для младенцев. Когда я переписал её на Паскале, то она стала выполняться за 11 секунд). Компьютеры в этих делах несколько быстрее обезьян, но разница действительно не имеет значения. Значение имеет разница между временем нарастающей селекции и временем, потребным тому же самому компьютеру, работающему с той же скоростью, на достижение целевой фразы, если мы заставим его использовать другую процедуру — процедуру одноразового отбора: это примерно миллион миллионов миллионов миллионов миллионов лет. Это в миллион миллионов миллионов раз больше времени существования Вселенной. Фактически разумнее говорить, что в сравнении с временем, потребным, неважно кому — хоть обезьяне, хоть компьютерному генератору случайных символов, для генерации нашей целевой фразы, возраст Вселенной — столь ничтожная величина, что на практике утонет в погрешностях данного рода вычислений. В то же время, компьютерному генератору случайных символов, но работающему по алгоритму нарастающего выбора, для выполнения той же самой задачи потребуется совершенно обозримое время — от 11 секунд до длительности спокойного завтрака.

Различие между нарастающим отбором (при котором каждое улучшение, пусть небольшое, используется как фундамент для будущей постройки) и одноразовым выбором (при котором каждая новая «попытка» делается «с нуля»), просто неимоверно огромно. Если бы эволюционный прогресс полагался на одноразовый отбор, то он никогда и нигде не имел бы места. Однако, если где-нибудь и как-нибудь слепые силы природы создадут условия для нарастающего отбора, то необыкновенные и удивительные последствия не заставят себя ждать. Собственно говоря, именно это и произошло на нашей планете, и мы с вами — одно из новейших, и может быть — самое необыкновенное и удивительное из этих последствий. Просто поразительно, как можно всё ещё полагать вычисления, вроде наших вычислений «числа гемоглобина» аргументами против теории Дарвина. Люди, так полагающие, часто эксперты в своей сфере — астрономии или где-то ещё, похоже, вполне искренне полагают, что дарвинизм объясняет организацию живой материи в терминах «спонтанности» — одного только «одноразового отбора». Вера в то, что дарвиновская эволюция «спонтанна», не просто ложна. Это точная антитеза правды. Случай — второстепенный компонент в дарвиновском рецепте, главнейший же — нарастающий отбор, который принципиально неслучаен.

Облака не способны к нарастающему отбору. Не существует механизма, посредством которого облака какой-то конкретной формы могли бы передавать дочернему облаку сходство с собой. Если бы такой механизм имелся, если бы облако, похожее на хорька или верблюда могли бы порождать линию других облаков примерно той же самой формы, то нарастающий отбор имел бы возможность продвижения. Конечно, облака дробятся и иногда формируют «дочерние» облака, но для нарастающего отбора этого недостаточно. Также необходимо чтобы «потомок» любого данного облака походил на своего «родителя» больше, чем он походит на любого чужого «родителя» в «популяции». Этот жизненно важный момент очевидно искажённо истолковывался некоторыми философами, которые в последние годы проявили интерес к теории естественного отбора. Кроме того, необходимо, чтобы шансы данного облака на выживание и порождение потомков зависели от его формы. Возможно, в какой-нибудь отдалённой галактике эти условия действительно возникали, и результатом этого могла быть, если прошло достаточное количество миллионов лет, некая воздушная, утончённая форма жизни. Это могло бы быть хорошим научно-фантастическим рассказом — его можно было бы назвать «Белое облако», но для нашей задачи, компьютерная модель — такая, как модель «обезьяна-Шекспир», легче для понимания.

Хотя модель «обезьяна-Шекспир» полезна для объяснения различий между одноразовым и нарастающим отбором, она в некоторых важных отношениях вводит в заблуждение. Одно из них состоит в том, что, в каждом поколении селективного размножения, мутантные фразы-потомки оценивались по критерию сходства с отдалённой идеальной целью, фразой «METHINKS IT IS LIKE A WEASEL». Жизнь не такова. Эволюция не имеет никаких долговременных целей. Не существует никаких отдалённых целей, никакого финального совершенства, которое могло бы служить критерием отбора, хотя человеческое тщеславие и лелеет абсурдную мысль о том, что наш вид является заключительной целью эволюции. В реальной жизни критерий для отбора всегда краткосрочен — это простое выживание; или строже говоря — репродуктивный успех. То, что по прошествии геологических эпох ретроспективно выглядит как движение к достижению какой-то отдалённой цели, на деле же — всегда побочное следствие многих поколений краткосрочного отбора. Наш «часовщик» — нарастающий естественный отбор — слеп к будущему и не имеет никаких долговременных целей.

Мы можем изменить нашу компьютерную модель, чтобы принять во внимание этот момент; мы можем также сделать её более реалистичной в других отношениях. Буквы и слова — узкочеловеческие явления, так что давайте научим компьютер рисовать картины. Может быть, мы даже увидим очертания, подобные животным, эволюционирующим в компьютере посредством нарастающего отбора мутантных форм. Мы не будем навязывать своих представлений, предлагая начать с какого-нибудь конкретного животного. Мы хотим, чтобы они появились исключительно в результате нарастающего отбора случайных мутаций.

В реальной жизни, форма тела каждой особи животного продуцируется эмбриональным развитием. Эволюция получается потому, что в последовательных поколениях имеются небольшие различия в эмбриональном развитии. Эти различия возникают из-за изменений (мутации — это тот самый маленький элемент спонтанности в эволюции, о котором я говорил) в генах, управляющих развитием. Поэтому в нашей компьютерной модели должно быть нечто эквивалентное эмбриональному развитию, и нечто эквивалентное генам, могущим мутировать. Удовлетворить этим спецификациям в компьютерной модели можно различными путями. Я выбрал из них один и написал программу, которая его реализовала. Сейчас я опишу эту компьютерную модель, чтобы вы не думали, что я что-то скрываю. Если вы не разбираетесь в компьютерах, то вам достаточно знать, что компьютеры — это механизмы, которые делают в точности то, что вы им велите, но часто удивляют вас результатом. Список инструкций для компьютера называется программой («program» — это стандартная американская нотация, она к тому же рекомендуется Оксфордским словарём; альтернативная нотация, «programme», обычно употребляемая в Британии, вроде бы является заимствованием из французского).

Эмбриональное развитие — это слишком сложный процесс, чтобы его можно было реалистично смоделировать на маленьком компьютере. Нам придётся представить его неким упрощённым аналогом. Нам нужно найти простое правило рисования, которое компьютер может легко выполнить, и которое может затем изменяться под влиянием «генов». Какое правило рисования мы выберем? Учебники информатики часто иллюстрируют мощность того, что они называют «рекурсивным» программированием, простыми процедурами рисования деревьев. Компьютер начинает рисовать одну вертикальную линию. Затем линия разветвляется на две ветки, после чего каждая из ветвей разделяется ещё на две суб-ветки. Затем каждая из суб-ветвей подразделяется на суб-суб-ветки и так далее. Метод называется «рекурсивным» потому, что одно и то же правило (в нашем случае — правило ветвления) локально применяется на всём растущем дереве. Дерево может быть сколь угодно велико, ибо одно и то же правило разветвления применяется в кончиках всех его веток.

«Глубина» рекурсии — это количество допускаемых суб-суб-…ветвлений между началом и остановкой процесса. На рисунке 2 показаны случаи, когда вы велите компьютеру выполнить одно и то же правило рисования, но остановиться на разных глубинах рекурсии. При очень глубокой рекурсии образец становится весьма сложным, но тем не менее на рисунке 2 можно легко видеть, что это результат того же самого очень простого правила ветвления. Конечно, именно это происходит у настоящего дерева. Схема ветвления дуба или яблони выглядит сложной, но на деле таковой не является. Базовое правило ветвления очень просто. Но из-за того, что оно применяется рекурсивно во всех отрастающих кончиках всех ветвей дерева — ветви производят суб-ветви, затем каждая суб-ветвь производят суб-суб-ветви и так далее — в результате всё дерево получается большим и густым.

Рис. 2.

Рекурсивное ветвление — это также хорошая метафора для эмбрионального развития растений и животных. Я не хочу сказать, что эмбрион животного напоминает ветвящееся дерево. Нет, конечно. Но рост всех эмбрионов осуществляется делением клеток. Деление любой клетки всегда состоит в разделении её на две дочерние. И гены всегда влияют на результирующие эффекты развития тел посредством локального влияния на клетки и на «двухветочную» схему деления клетки. Гены животного никак не являются эдаким грандиозным чертежом всего тела. Как мы увидим далее, гены более подобны рецепту, чем подобному чертежу — более того, не тому рецепту, который описывает развивающийся эмбрион как целое, но рецепту поведения отдельной клетки или локального кластера делящихся клеток. Я не спорю, что весь эмбрион, а позже и взрослая особь, может обладать крупными размерами и формой. Но это крупное тело появляется как результат большого количества маленьких локальных клеточных эффектов во всём развивающемся теле, и эти локальные эффекты в основном представляют собой такие вот «двухветочные» расколы клеток. Именно влияя на эти локальные события, гены в конечном счёте оказывают влияние на взрослое тело.

Итак, простое правило ветвления рисунка дерева будет похоже на обещанный аналог эмбрионального развития. Ну раз это так, то мы оформляем его в маленькую компьютерную процедуру, называем её РАЗВИТИЕ и готовим к включению в бóльшую программу с названием ЭВОЛЮЦИЯ. И в качестве первого шага к написанию этой большей программы, обратим наше внимание на гены. Как будет мы моделировать «гены» в нашей компьютерной модели? В реальном живом существе гены делают две вещи: влияют на развитие и переходят в следующие поколения. У реальных животных и растений имеются десятки тысяч генов, но мы скромно ограничим нашу компьютерную модель девятью. Каждый из этих девяти генов просто представлен неким числом в компьютере, которое мы будем называть его значением. Значение конкретного гена может быть, скажем, 4 или -7.^[8]

Как наши гены будут влиять на развитие? Они могут делать много чего. Основная идея состоит в том, что они должны оказывать какое-то небольшое количественное влияние на правило рисования, которое и есть РАЗВИТИЕ. Например, один ген мог бы влиять на угол ветвления, другой мог бы влиять на длину некоторых конкретных ветвей. Ещё очевидная задача для гена — влиять на глубину рекурсии (количество последовательных ветвлений). Я поручил этот эффект гену 9. Таким образом, вы можете расценивать рисунок 2 как картину родственных организмов, идентичных друг другу во всём, кроме значения гена 9. Я не буду подробно описывать, что делает каждый из других восьми генов. Вы можете получить общие представления об этом, изучая рисунок 3. В середине рисунка — основное дерево, одно из деревьев рисунка 2. Окружают это центральное дерево восемь других. Все они совпадают с центральным деревом, за исключением того, что какой-то один ген из восьми у них был изменён — «мутировал». Например, дерево справа от центрального показывает, что будет, если ген 5 мутирует, увеличиваясь на +1 относительно его прежнего значения. Если б было достаточно места, я бы с удовольствием напечатал кольцо из 18 мутантов вокруг центрального дерева. Почему именно 18? Потому, что каждый из 9 генов может мутировать как в «восходящем» (на единицу больше его значения), так и «нисходящем» направлении (на единицу меньше его значения). Так что кольца из 18 деревьев было бы достаточно, чтобы отобразить всех возможных одношаговых мутантов, которых вы можете произвести от одного центрального дерева.

Рис. 3.

У каждого из этих деревьев есть своя собственная, уникальная «генетическая формула» — числовые значения всех его девяти генов. Я не записывал генетических формул, потому что они, сами по себе для вас ничего не значили бы. Это справедливо и для реальных генов. Гены только тогда начинают означать что-то, когда они транслированы посредством синтеза белка, в правила роста развивающегося эмбриона. Также и в нашей компьютерной модели, числовые значения этих девяти генов только тогда что-то значат, когда они транслированы в правила роста ветвящегося дерева. Но вы можете понять роль каждого гена, сравнивая тела двух организмов с известными к отличиями конкретного гена. Например, сравнив основное дерево в середине рисунка с двумя деревьями справа и слева, и вы получите некоторое представление о функции гена 5.

Это как раз то, что делают генетики, изучающие реальную жизнь. Генетики обычно не знают, какие эффекты гены оказывают на рост эмбриона. Как и не знают полной генетической формулы животного. Но сравнивая тела двух взрослых животных, о которых известно, что они отличаются одним геном, они могут увидеть, какой эффект этот ген оказывает. Картина усложняется тем, что эффекты генов взаимодействуют друг с другом, причём сложнее, чем просто складываются. Это же самое справедливо и для компьютерных деревьев. И даже очень — что покажут дальнейшие рисунки.

Заметьте, что все очертания симметричны относительно вертикальной оси. Это есть ограничение, которое я наложил на процедуру РАЗВИТИЕ. Я сделал это отчасти по эстетическим соображениям, отчасти — чтобы сэкономить на количестве необходимых генов (если бы гены не оказывали зеркально-симметричных эффектов на обе стороны дерева, нам были бы нужны отдельные гены для левой и правой сторон); а частично потому, что я надеялся получить очертания, похожие на животных, а большинство тел животных весьма симметричны. Поэтому я с этого момента перестану называть эти создания «деревьями» и буду называть их «тела» или «биоморфы». Биоморф — название, предложенное Десмондом Моррисом для образов, напоминающих каких-то смутных животных в его сюрреалистических картинах. Эти картины занимают особое место в моих привязанностях, потому что одна из них была воспроизведена обложке моей первой книги. Десмонд Моррис заявлял, что его биоморфы «эволюционировали» в его воображении, и что их эволюцию можно проследить в его последовательных картинах.

Вернёмся к компьютерным биоморфам и к кольцу из 18 возможных мутантов. 8 наиболее интересных из них нарисованы на рисунке 3. Так как каждый член кольца отстоит только на один мутационный шаг от центрального биоморфа, то нам легко видеть, что это — дети центрального родителя. Здесь мы имеем аналог ВОСПРОИЗВОДСТВА, которое, как и РАЗВИТИЕ, мы можем оформить в другую маленькую компьютерную программу, готовую к включению в нашу большую программу под названием ЭВОЛЮЦИЯ. Обратите внимание на две вещи в нашем ВОСПРОИЗВОДСТВЕ. Первая: здесь нет никаких полов; воспроизводство асексуально. Я представляю себе биоморфы самками, потому что асексуальные животные, такие, как тли, почти всегда пребывают в форме самок. Вторая: все мои мутации ограничены одной штукой за раз. Ребёнок отличается от своего родителя в только в одном из девяти генов; кроме того, мутации всегда прибавляют или убавляют единицу из значения соответствующего родительского гена. Всё это — лишь произвольные соглашения; они могли быть другими, но всё ещё оставались бы биологически реалистичными.

Но есть ещё одна, совсем не произвольная особенность модели, которая реализует фундаментальный биологический принцип. Форма каждого ребёнка не отталкивается от самой по себе формы родителя. Форма каждого ребёнка вырабатывается исходя из значений его девяти генов (влияющих на углы, длины и так далее). И каждый ребёнок получает свои девять генов от девяти генов его родителя. Именно это и происходит в реальной жизни. Тела не переходят в следующее поколение — только гены. Гены влияют на эмбриональное развитие тела, в котором они находятся.

И эти же гены или переходят в следующее поколение, или нет. Значения генов никак не меняются от их участия в развитии тела, но вероятность того, что они будут переданы в следующее поколение, будет зависеть от успешности тела, которое они помогали создавать. Вот почему в компьютерной модели было важно, чтобы эти две процедуры с названиями РАЗВИТИЕ и ВОСПРОИЗВОДСТВО были написаны, как две герметичные капсулы. Они взаимонепроницаемы, за исключением того, что ВОСПРОИЗВОДСТВО передаёт значения гена РАЗВИТИЮ, где они влияют на правила роста. РАЗВИТИЕ категорически не передаёт значения генов назад в ВОСПРОИЗВОДСТВО — иное было бы равносильно «ламаркизму» (см. главу 11).

Мы оттранслировали эти два наших программных модуля под теми же идентификаторами: РАЗВИТИЕ и ВОСПРОИЗВОДСТВО. ВОСПРОИЗВОДСТВО передаёт гены в следующее поколение, с вероятностью мутации. РАЗВИТИЕ считывает гены, предоставленные ВОСПРОИЗВОДСТВОМ в любом данном поколении, и транслирует эти гены в правила рисования, и следовательно — в очертания тела на компьютерном экране. Настало время свести эти два модуля в одну большую программу под названием ЭВОЛЮЦИЯ.

Работа ЭВОЛЮЦИИ в основном состоит из бесконечного повторяющегося вызова ВОСПРОИЗВОДСТВА. ВОСПРОИЗВОДСТВО в каждом поколении считывает гены, которые предоставлены ему предыдущим поколением, и передаёт их в следующее поколение, однако с небольшой случайной ошибкой — мутацией. Мутация состоит лишь в прибавлении или отъятии единицы из значения наугад выбранного гена. Это означает, что по мере смены поколений, отличие значения гена от его первоначального значения может стать очень большим, накапливаясь по одному маленькому шагу за поколение. Мутации случайны, однако накопленное изменение через многие поколения — нет. Потомок в любом поколении отличается от своего родителя в случайную сторону. Но для перехода в следующее поколение из этих потомков отбирается неслучайный экземпляр. Именно так и происходит дарвиновский отбор. Субъекты отбора — не сами гены, но тела, на форму которых гены влияют посредством РАЗВИТИЯ.

Кроме репродуцирования, гены в каждом поколении управляют РАЗВИТИЕМ, которое, повинуясь строго установленным правилам, выращивает соответствующее тело на экране. В каждом поколении присутствует весь «выводок» «детей» (то есть — особей следующего поколения). Все эти дети являются мутантными потомками одного родителя, отличающиеся от своего родителя одним геном. Это очень высокий темп мутаций — откровенно искусственная особенность компьютерной модели. Вероятность мутирования гена в реальной жизни — обычно меньше одного против миллиона. Столь высокая частота мутаций в модели выбрана потому, что вся эта деятельность происходит на компьютерном экране для наблюдения глазом человека, а у людей нет терпения ждать одну мутацию миллион поколений!

Человек играет активную роль в этой истории. Он — отбирающий агент. Он рассматривает выводок потомков и выбирает один для размножения. Каждый выбранный затем становится родителем следующего поколения, и выводок его мутировавших детей одновременно отображаются на экране. Человек выполняет здесь точно ту же роль, что и при выведении новых пород собак или элитных роз. Другими словами, наша модель — это модель искусственного отбора, а не естественного. Критерий «успешности» здесь не есть прямой критерий выживания, как это имеет место в реальном естественном отборе. В настоящем естественном отборе, если тело обладает особенностями, дарующими ему выживание, то его гены выживают автоматически, потому что является его частью. Так что выживающие гены автоматически являются теми генами, которые даруют телам помогающие им выживать качества. В нашей компьютерной модели критерий отбора — не выживание, а способность удовлетворить человеческой прихоти. Это не обязательно праздная, случайная прихоть, поскольку мы можем принять критерий отбора на приближение к какой-то особенности, вроде «сходства с плакучей ивой». Однако в моём опыте, человек-селекционер часто придирчивее и меркантильнее, чем он мало отличается от некоторых видов естественного отбора.

Селекционер сообщает компьютеру, какого потомка из текущего выводка нужно размножить. Гены избранника передаются в ВОСПРОИЗВОДСТВО, и начинается новое поколение. И этот процесс, как и эволюция реальной жизни, происходит нескончаемо. Каждое поколение биоморфов — это только единственный мутационный шаг от своего предшественника и своего преемника. Но через 100 поколений ЭВОЛЮЦИИ, биоморфы могут отстоять уже примерно на 100 мутационных шагов от прародителя. А за 100 мутационных шагов может много чего случиться. Начиная играть в свою свеженаписанную программу ЭВОЛЮЦИЯ, я многого не загадывал. Главное, что удивило меня — биоморфы могут довольно быстро переставать напоминать деревья. Базовое двухветочное ветвление всегда присутствует в них, но оно легко закрашивается, так как линии пересекают и пере-пересекают одна другую, производя массивы однородного цвета (в напечатанном виде — только чёрно-белые). Рисунок 4 показывает одну конкретную эволюционную историю, состоящая из 29 поколений. Прародитель — крошечное существо, одна точка. Хотя тело предка — точка, но она, подобно бактерии в девственной слизи, скрывала в себе потенциал для разветвления в точный аналог центрального дерева рисунка 3: однако ген 9 велел ему ветвиться нуль раз! Все существа, изображённые на странице, происходят от точки. Чтобы избежать загромождения страницы, я привёл здесь не всех потомков, которых видел на экране. Я привёл только успешного ребёнка в каждом поколении (то есть — родителя следующего) и одну или двух её неудачливых сестёр. Таким образом, картина в основном показывает только одну, главную линию эволюции, ведомую моим эстетическим выбором. Показаны все стадии главной линии.

Рис. 4.

Давайте кратко пробежимся по первым нескольким поколениям главной линии эволюции рисунка 4. Точка превращается в «Y» во 2-м поколении. В следующих двух поколениях, «Y» становится больше. Затем ветви слегка изогнутся, как у хорошей рогатки. В 7-м поколении, изгиб усиливается так, что эти две ветви почти соприкасаются. Изогнутые ветви становятся большими и каждая приобретает пару маленьких придатков в поколении 8. В поколении 9 эти придатки потеряны снова, а стебель рогатки становится более длинным. Поколение 10 напоминает разрез цветка; изогнутые боковые ветви походят на лепестки, охватывающие центральный придаток или «пестик». В поколении 11, цветок остался той же формы, но увеличился и слегка усложнился.

Я не буду продолжать описание. Картина говорит сама за себя — все 29 поколений. Заметьте, как мало каждое поколение отлично от своего родителя или сестёр. Так как каждый из нас немного отличен от своих родителей, то логично ожидать, что каждый будет несколько более отличен от своих бабушек и дедушек (и соответственно — внуков) и ещё более отличен от прабабушек и прадедушек (и правнуков). Такова вот нарастающая эволюция — хотя из-за принятой здесь высокой частоты мутаций, мы нереалистично ускорили её. Поэтому, рисунок 4 выглядит более родословной вида, а не родословной особей, но принцип тот же самый. Когда я писал программу, я не думал, она породит что-нибудь большее, чем разнообразные древовидные формы. Я надеялся увидеть плачущие ивы, ливанские кедры, пирамидальные тополя, морские водоросли — ну возможно, рога оленя. Ни моя интуиция биолога, ни мой 20-летний опыт программирования на компьютерах, ни мои самые смелые мечты — ничто из этого не подсказало мне, что я фактически увижу на экране. Я не помню точный момент моего озарения, когда я подумал, что в эволюционирующей последовательности возможно появление какого-то подобия насекомым. Вне себя от предчувствия, я начал выводить, от чего угодно, поколение за поколением — потомков, более похожих на насекомых. Я не верил своим глазам. Вы видите некоторые из результатов внизу рисунка 4. У них восемь ног (как у паука), а не шесть (как у насекомого), но ну и что! Я до сих пор не могу забыть того момента, когда я впервые увидел этих изящных существ, и того ликующего чувства. Мне отчётливо слышались триумфальные вступительные фанфары из «Так сказал Заратустра» («2001 тема»). Я потерял аппетит, а ночью, когда я пытался заснуть, «мои» насекомые роились у меня перед глазами.

В продаже есть компьютерные игры, в которых у игрока создаётся иллюзия его блужданий в подземном лабиринте с определённой, довольно сложнрй географией и в котором он сталкивается с драконами, минотаврами или другими мифическими противниками. Монстров в этих играх довольно немного. Все они разработаны человеком-программистом, как и география лабиринта. При игре в эволюцию, будь то компьютерная версия или реальная жизнь, игрок (или наблюдатель) имеет то же самое чувство «блуждания» (метафорически) по лабиринту с ветвящимися проходами, но количество возможных путей — почти бесконечно велико, а монстры, с которыми он при этом сталкивается, невымышлены и непредсказуемы. В моих блужданиях по болотам Страны Биоморфов я сталкивался с волшебными креветками, ацтекскими храмами, с готическими окнами храмов, очертаниями кенгуру, нарисованными аборигенами и — в одном незабываемом, но невоспроизводимом случае — со сносной карикатурой на профессора логики Винчестерского колледжа.

Рисунок 5 — это другая маленькая коллекция из моей комнаты трофеев, все они были развиты примерно тем же путём. Я хочу подчеркнуть, что все эти фигурки — не плод фантазии художника. Они никак не подрисовывались или как-то иначе улучшались. Они именно таковы, какими они были нарисованы компьютером, в котором эволюционировали. Роль человека ограничивалась отбором из хаотично видоизмененных потомков в ходе многих поколений нарастающей эволюции.

Теперь у нас есть намного более реалистичная модель эволюции, чем обезьяна, печатающая Шекспира. Но модель биоморфов всё ещё несовершенна. Она демонстрирует мощность нарастающего отбора для генерации почти бесконечно разнообразных квази-биологических форм, но о

RICHARD DAWKINS

THE BLIND WATCHMAKER. WHY THE EVIDENCE OF EVOLUTION REVEALS A UNIVERSE WITHOUT DESIGN

© Richard Dawkins, 1996, 1987, 1986. All rights reserved

© А. Гопко, перевод на русский язык, 2015

© Liz Pyle, иллюстрации

© Е. Наймарк, предисловие, 2015

© Фонд Дмитрия Зимина “Династия”, издание на русском языке, 2015

© А. Бондаренко, оформление, 2015

© ООО “Издательство АСТ”, 2015

Издательство CORPUS ®

Безупречная четкость

Предисловие к русскому изданию

Перед вами одна из самых знаменитых книг Ричарда Докинза “Слепой часовщик”. Книга была написана в середине 1980-х годов, прекрасно известна всем, кто хоть как-то интересовался эволюцией мироздания, была переведена на многие языки, получила несколько солидных премий, завоевала… признана… удостоена и пр., и пр. Поэтому нет сомнений, что читатель держит в руках стоящую книгу. Может возникнуть другой вопрос: не является ли книга Докинза анахронизмом, будет ли она интересна и полезна современному русскому читателю?

С тех пор как был написан оригинал, прошло около 30 лет. Для современной биологии это весьма большой срок. Так, в научных работах редки ссылки на статьи 1990-х годов, а уж 1980-е стали почти ископаемыми (правда, полезными); хорошим тоном считаются ссылки на работы последних двух-трех лет, не более. И дело тут не в отсутствии уважения к авторам пенсионного возраста, а в том, что биология за это время стала совсем другой, с другими методами и задачами. Вспомним, что во время написания “Слепого часовщика” умели различать хромосомы, картировать отдельные гены на них; теперь масштаб генетического разрешения – это отдельные нуклеотиды, составляющие гены со всеми их интронами и экзонами. Вспомним, что слепому часовщику было известно очень небольшое разнообразие мягкотелых ископаемых древности – теперь же это излюбленный материал в работе палеонтологов, именно на его основе реконструируются древнейшие этапы жизни; более того, мы вовсю разбираемся с археями, целым царством (точнее, доменом), с которым часовщик только успел познакомиться. Слепой часовщик оперировал линнеевскими морфологическими таксонами, присматриваясь осторожно к кладистике, вдохновленный возможностями первых, довольно задумчивых персональных компьютеров. Сегодня за секунды строятся эволюционные деревья на основе аминокислотных или нуклеотидных последовательностей отдельных белков, генов, целых геномов. Иными словами, “Слепой часовщик” был адресован тому, позавчерашнему читателю с позавчерашними вопросами, и более того, воспитанному в традициях западной науки.

Но все дело в том, что книга поднимает сложные и важные проблемы, актуальные до сих пор. Мы продолжаем рассуждать в рамках все той же парадигмы – эволюционного развития живого, а она столь же необходима современной биологии, как и 30 лет назад. Эволюционная биология продолжает рассматривать те же вопросы, что и прежде, порой находя неожиданно новые подходы. Именно эти насущнейшие вопросы эволюционной биологии предлагаются вниманию читателя.

Что мы понимаем под сложным объектом, сложностью вообще и почему нас должно интересовать определение сложности? Как понимать “случайность” в работе естественного отбора и так ли случайна эта случайность? Это ключевые вопросы первых двух глав. Нужно отметить, что случайность изменений в качестве сырого материала для естественного отбора вызывает наибольшие психологические трудности для восприятия эволюционной концепции в целом. Докинз решительно и остроумно помогает отделить реальные (научные) трудности от психологических, направляя мысль в содержательное русло.

Глава 3 отправляет нас в страну смоделированных биоморф, и там мы узнаем, на что способны долгие (НЕМЫСЛИМО долгие) пошаговые изменения. Как выясняется, почти на все. Так что пусть читателя не смущает примитивность докинзовских первых моделей (наш искушенный читатель знает, что за 30 лет научились моделировать и аккуратнее, и реалистичнее, и гораздо, гораздо быстрее). Урок все же поучителен – невидимые микромасштабные изменения способны на чудеса невероятного. Даже камни проползают по пустыне сотни метров, ежедневно толкаемые слабейшим трением тонкого утреннего льда!

В 4-й главе мы вместе с автором задумываемся об эволюционных маршрутах – случайны ли они или предопределены тем или иным образом? Докинз приводит интересные примеры конвергентной эволюции, которая строит сходные формы и приспособления из разного (неродственного) подручного материала. Но сегодняшний читатель имеет прекрасную возможность детальнее и глубже взглянуть на это явление – с позиций генетических механизмов конвергенции. Тридцать лет назад конвергенция виделась как конечное число возможных морфологических сочетаний, речи не было о ее генетической базе. Современные генетики нашли примеры разных конвергенций: и тех, которые возникли за счет сходных генетических изменений из-за ограниченного числа возможных жизнеспособных генетических комбинаций, но также возникших за счет разных генетических изменений вследствие, напротив, большого выбора возможных комбинаций. Стоит восхититься решительностью прежних эволюционистов, взявшихся за столь сложное явление. Имеет огромное значение, что Докинз показал его важность для всей конструкции эволюционной теории, встроив конвергенцию в общий ее скелет. Конвергенция, между прочим, неизменно выявляется на самых ранных стадиях становления крупных групп животных и растений, так что мимо нее теперь никак не пройти эволюционисту.

В чем отличие биологического размножения от формирования неживых объектов (глава 5)? Не правда ли, это почти философский, вневременной вопрос. Но если к нему присоединить очевидное продолжение: “Как оно вообще могло возникнуть в природе?”, то он приобретает естественно-научный оттенок и становится принципиально решаемым. Докинз обрисовывает тот этап научного поиска, когда предлагались первые содержательные подходы к поискам ответа. Об этом непременно стоит напомнить даже и тем, кто уже знает, какие из этих подходов дали результат, а какие нет и какие биохимические игроки оказались ключевыми для появления эффективной репликации.

Как создается в природе скоординированная сложность, изящно подлаженные друг к другу свойства (главы 6 и 7)? Классические механизмы, призванные это объяснить, найдутся во всех учебниках. Но сочетание их блестящего изложения и сильных примеров встретишь только здесь, в “Слепом часовщике”.

Для нас сегодняшних будет интересна и поучительна 9-я глава. В ней эмоционально и довольно-таки непоследовательно (с точки зрения неподготовленного читателя) излагается критика теории прерывистого равновесия. Нас учили, что теория прерывистого равновесия объясняет, как виды появляются за счет изолирующих барьеров, аллопатрически, и что скорость эволюции вида в разных частях ареала и в разное время не остается постоянной, иногда эволюция идет очень быстро, иногда медленно, быстрые изменения трудно отследить по палеонтологической летописи; новый вид, появившись где-то на краю ареала старого вида, может быстро его сменить. Эта теория изначально базировалась на тщательнейше проработанном примере эволюции глаз у представителей одного любопытного рода трилобитов Phacops. Позже появилось множество других, не менее интересных примеров, подтверждающих эту теорию. Что же в этой теории так расстроило Докинза? Имея базовую информацию о теории прерывистого равновесия, мы не можем этого понять. И Докинз нам этого не объясняет, потому что и у него, и у англоязычных читателей в 1980-е годы была другая базовая информация. Ее можно реконструировать по некоторым абзацам главы (или прочитать в интернете). Теория прерывистого равновесия утверждает неравномерность темпов эволюции. Это утверждение было интерпретировано не слишком продуманными популярными статьями в СМИ так, что концепция медленных постепенных эволюционных изменений неверна, поэтому ДАРВИН БЫЛ НЕПРАВ! СМИ подняли шумиху по этому поводу, договорившись до того, что теория Дарвина опровергнута. Тихие одиночные голоса ученых (не стоит смешивать масштабы микро– и макропроцессов, прерывистое равновесие – это о палеонтологии, а не о генетике и т. д.), утонули в мощном потоке громогласных газет, радио– и телепередач. Эмоциональный голос Докинза со страниц “Слепого часовщика” прозвучал решительно и громко. Но, чтобы сделать его убедительнее, пришлось принизить значение концепции прерывистого равновесия на фоне общей теории эволюции. Мол, для всей теории прерывистое равновесие – это так, ерунда, небольшой кусочек мозаики. Возможно, с позиций масштаба эволюционной теории так и есть, но подобное уничижение может привести к другой крайности – отрицанию или недооценке прерывистого равновесия. Для русского читателя, который совершенно не знаком с теми полузабытыми баталиями между западными СМИ и эволюционистами по поводу прерывистого равновесия, такая возможность совсем не исключена – в особенности с учетом докинзовского авторитета. Между тем прерывистое равновесие – это полезный инструмент, объясняющий обширный круг эволюционных явлений. У нас уже имеется свой собственный печальный опыт дискредитации истинных и полезных фактов, якобы противечащих утверждению о постепенности эволюционных изменений. В годы лысенковщины критики вменяли в вину Н. И. Вавилову отрицание дарвинизма за (кто бы мог сейчас подумать!) гомологические ряды. По мнению оппозиции, дискретность изменчивости наследуемых признаков противоречила идее постепенных мельчайших, не видимых глазу изменений. Как сложилась судьба “антидарвиниста” Вавилова, нам прекрасно известно. Из этих двух примеров – для нас в первую очередь Вавилова, а для западной школы – теории прерывистого равновесия очевидно, насколько опасно для науки смешивать или даже заменять осмысленное содержание яркими лозунгами или сиюминутными целями СМИ или политиков.

Ну и наконец, последняя, 11-я глава разбирает возможные альтернативные теории становления сложных и разнообразных живых существ. Скажете, за 30 лет люди поумнели, поняли, что критика дарвиновской эволюции строилась на незнании фактов и на ложных философских посылах, а теперь-то все наконец разъяснилось? Нет, эта глава исключительно актуальна и сегодня. Аргументация антидарвинистов все та же, факты, которыми они оперируют, – те же, философия неизменна. Поэтому ясно, что дело тут не в недостатке информации, а в чем-то более существенном для человеческой натуры. Что же, Докинз блестяще разъясняет схемы идеологий своих оппонентов и предлагает остроумные практические приемы, как нельзя более востребованные в современном обществе.

Сегодня, приступая к “Часовщику”, важно осознавать, в чем основное его достоинство, та суть, которая позволяет смело назвать книгу нужной и современной. Это ясно очерченные проблемы, в рамках которых вопросы поставлены исключительно четко. Эта безупречная четкость подбадривает разум, вселяет надежду, что ответы имеются даже на самые трудные вопросы. Ответы на них могут быть какими угодно – устаревшими или ошибочными либо, напротив, содержательными и провидческими, – они, безусловно, интригующи (ради них, собственно, и написана книга), но не принципиальны. Ответы будут видоизменяться, углубляться, расширяться вместе с самой биологией, а вот вопросы останутся теми же, приобретая по мере поступления информации новые смысловые оттенки.

Остается лишь позавидовать тем, кто приступает к этой книге: им предстоит захватывающее интеллектуальное приключение, к тому же русский перевод передает выразительную легкость оригинального стиля, что тоже будет немало способствовать удовольствию.

Елена Наймарк, доктор биологических наук

Предисловие

Эта книга написана в твердом убеждении, что наше с вами существование некогда представляло собой величайшую из тайн, но больше таковой не является, поскольку тайна разгадана. Разгадали ее Дарвин и Уоллес, пусть даже мы еще будем в течение некоторого времени добавлять примечания и уточнения к найденной ими отгадке. Я взялся за написание этой книги, потому что был удивлен, узнав, какое множество людей, по-видимому, ничего не подозревают не только о существовании элегантного и красивого решения наисложнейшей из задач, но и зачастую, как это ни невероятно, о наличии задачи как таковой!

Речь идет о феномене сложного устройства. Мой компьютер, с помощью которого я пишу эти слова, вмещает около 64 килобайт (один байт соответствует одному печатному знаку). Компьютер был специально разработан и осознанно изготовлен. Ваш мозг, с помощью которого вы понимаете мои слова, – это сеть, состоящая из нескольких десятков миллионов килонейронов. Почти каждая нервная клетка из этих миллиардов имеет более тысячи “электропроводов”, соединяющих ее с другими нейронами. Более того, если перейти на молекулярно-генетический уровень, то каждая из более чем триллиона клеток организма содержит примерно в тысячу раз больше точно закодированной цифровой информации, чем весь мой компьютер. Сложность живых организмов сопоставима с изящной рациональностью их внешнего строения. Если кому-то не очевидно, что такое обилие сложности просто криком кричит, требуя объяснения, тогда я сдаюсь. Впрочем, поразмыслив, не сдаюсь, ведь одна из задач этой книги – передать хотя бы часть изумления сложностью живых организмов тем, кто прежде ее не замечал. Но, после того как я вас заинтригую, моей следующей задачей будет рассеять тайну, дав ей объяснение.

Объяснение – непростое искусство. Объяснять можно так, что читателю будут понятны слова, или так, что он прочувствует предмет нутром. Чтобы добиться последнего, иногда недостаточно просто выложить голые факты. Порой приходится становиться адвокатом и перенимать адвокатские приемы. В отличие от других книг по дарвинизму, многие из которых великолепно написаны, информативны и, безусловно, стоят прочтения, эта книга – не бесстрастный научный трактат. Она далека от непредвзятости и, должен сознаться, местами написана с таким пылом, который в профессиональном научном журнале сочли бы неуместным. Разумеется, ее назначение – просвещать, но, помимо этого, еще и убеждать и даже – ведь нет никакой самонадеянности в том, чтобы четко обозначить свои цели, – вдохновлять. Я хочу поразить читателя тем, какой на первый взгляд леденящей душу тайной является наше существование, и в то же время передать ему всю радость от осознания того факта, что у тайны этой имеется элегантное объяснение, вполне нам доступное. Вдобавок мне хотелось бы убедить читателя не только в том, что дарвинистский взгляд на мир оказался верным, но и в том, что это единственная из известных теорий, которая в принципе способна прояснить тайну нашего существования, что делает эту теорию вдвойне убедительной. Мы можем обоснованно полагать, что дарвиновское учение справедливо не только для нашей планеты, но и для любой точки во вселенной, где только будет обнаружена жизнь.

Но прошу не путать меня с профессиональными адвокатами в одном отношении. Юристам и политикам платят за то, что они предоставляют свой ораторский пыл и красноречие в пользование тому человеку или той стороне, чьих взглядов они внутренне могут и не разделять. Я никогда так не делал и делать не буду. Я могу быть не прав, но к истине отношусь трепетно и никогда не буду говорить того, что не считаю верным сам. Помню свое потрясение, когда я посетил дискуссионный клуб одного университета, где проводились дебаты с креационистами. На ужине после дебатов мне отвели место возле молоденькой женщины, которая только что произнесла относительно убедительную речь в защиту креационизма. Она явно не могла быть креационисткой, и потому я попросил ее сознаться, зачем она это сделала. Она откровенно сообщила мне, что просто-напросто тренировалась в умении вести дискуссию и сочла более сложным и полезным упражнением выступить в защиту той точки зрения, которую не разделяет. Известно, что в университетских дискуссионных клубах распространена практика, когда спорщикам попросту сообщается, на чьей стороне они будут выступать. Их собственные убеждения в расчет не идут. Я в свое время немало потрудился на неприятном поприще публичных дискуссий, поскольку верил в правоту тех утверждений, которые меня просили поддерживать. Но, выяснив, что для членов дискуссионных клубов эти утверждения – всего лишь повод поиграть, я решил отклонять все последующие приглашения на подобные мероприятия, поощряющие неискреннюю пропаганду в тех спорных вопросах, где на карту поставлена научная истина.

По причинам, не вполне мне ясным, дарвинизм нуждается в защите больше, чем аналогичным образом установленные истины из других областей науки. Многие из нас не имеют никакого представления о квантовой теории или о специальной и общей теориях относительности, но само по себе это же не заставляет нас отрицать эти теории! А дарвинизм, в отличие, к примеру, от “эйнштейнизма”, как будто бы считается законной добычей для критиков с любым уровнем невежества. Мне кажется, что одну из проблем дарвинизма верно подметил Жак Моно: каждый думает, что понимает его. Эта теория и в самом деле замечательно проста: на фоне почти всего, что есть в физике и математике, она как будто доступна даже ребенку. Если кратко, то она состоит в том, что неслучайное размножение в сочетании с наследственной изменчивостью приводит к таким последствиям, которые, если времени для их накопления достаточно, оказываются весьма далеко идущими. Но у нас есть все основания считать такую простоту обманчивой. Насколько бы простой эта теория ни казалась, не будем забывать, что впервые до нее додумались только Дарвин и Уоллес в середине XIX столетия, через 200 лет после “Начал” Ньютона и через 2 тыс. лет после того, как Эратосфен вычислил размер Земли. Как могло случиться, что эта простейшая мысль не пришла в голову ни одному из мыслителей такого масштаба, как Ньютон, Галилей, Декарт, Лейбниц, Юм или Аристотель? Почему она была вынуждена дожидаться двух натуралистов викторианской эпохи? Что было не так с философами и математиками, которые упорно отказывались ее замечать? И почему столь могущественная идея до сих пор c таким трудом укладывается в массовом сознании?

Как будто человеческий мозг был специально устроен таким образом, чтобы неверно понимать дарвинизм и находить его неправдоподобным. Взять хотя бы проблему “случая”, зачастую усугбляемую эпитетом “слепой”. Подавляющее большинство нападок на дарвинизм исходят от людей, которые с прямо-таки неприличным упорством держатся за ошибочную точку зрения, будто в дарвиновской теории речь идет только о шальной случайности и ни о чем более. А поскольку сложное устройство живых существ – это воплощенная антитеза случайности, то, приравняв дарвинизм к случайности, нетрудно отмести его вовсе! Одной из моих задач будет разрушить устойчивый миф, что дарвинизм – это теория “случая”. Другая причина, в силу которой мы предрасположены не верить Дарвину, кроется, возможно, в том, что наши мозги устроены так, чтобы иметь дело с событиями, происходящими в совершенно иных временных масштабах, чем те, что характерны для эволюционных преобразований. Мы хорошо оснащены для восприятия процессов, длящихся секунды, минуты, годы, самое большее – десятилетия. Дарвинизм же – это теория о накопительных процессах, настолько медленных, что для их завершения требуются тысячи и миллионы десятилетий. По отношению к величинам такого порядка все наши интуитивные представления о том, что возможно, а что нет, оказываются неверными. Наш тонко настроенный аппарат скептицизма и личная теория вероятностей при расширении границ дают осечку, поскольку они были отлажены (эволюцией, как это ни забавно), чтобы эффективно функционировать в пределах срока жизни, длящейся несколько десятков лет. Чтобы вырваться из тюрьмы привычных временны´х рамок, воображение должно как следует поработать. И я ему в этом посодействую.

Третья причина, из-за которой наши мозги не расположены к дарвинизму, в том, что мы сами – превосходные творцы. Наш мир переполнен шедеврами инженерной мысли и произведениями искусства. Мы твердо приучены к тому, что сложное и изящное устройство свидетельствует о заранее пробдуманном хитроумном замысле. Это, возможно, наиболее веская причина для свойственной большинству когда-либо живших на свете людей веры в ту или иную форму сверхъестественного божества. Дарвину и Уоллесу потребовался грандиозный рывок воображения, чтобы вопреки всякой интуиции увидеть и другой способ (гораздо более правдоподобный, стоит лишь понять его), которым сложное устройство может возникать из первозданной простоты. Рывок настолько значительный, что и сегодня многие не решаются его сделать. Главная задача данной книги – помочь читателю совершить этот рывок.

Само собой, любой автор надеется, что влияние его книг будет долговременным, а не мимолетным. Однако любому защитнику своей точки зрения приходится не только излагать ее непреходящие аспекты, но и отвечать своим современникам, защищающим другие точки зрения – противоположные или кажущиеся таковыми. Существует опасность, что некоторые из таких дискуссий, какими бы острыми ни были они сейчас, спустя десятилетия будут выглядеть безбожно устаревшими. Нередко отмечают тот парадокс, что первое издание “Происхождения видов” убедительнее, чем шестое. Это связано с тем, что Дарвин чувствовал себя обязанным отвечать в последующих изданиях своей книги на современную ему критику, которая теперь кажется до такой степени неуместной, что ответы на нее только затрудняют понимание, а порой даже вводят в заблуждение. И все же соблазну проигнорировать те злободневные нападки, которые считаешь пустой данью моде, поддаваться нельзя – из соображений вежливости по отношению не столько к самим критикам, сколько к их читателям, которые в противном случае останутся сбитыми с толку. И хотя у меня есть свое собственное мнение по поводу того, каким главам моей книги суждено будет в конечном итоге потерять актуальность по этой причине, судить об этом должен сам читатель – и время.

Я с огорчением узнал, что некоторые (к счастью, немногие) из моих друзей-женщин воспринимают использование безличного мужского местоимения как пренебрежение по отношению к ним. Если бы на самом деле было нужно кем-то пренебрегать (к счастью, это не так), то я охотнее пренебрег бы мужчинами, но, когда я однажды робко попытался обратиться не к абстрактному “читателю”, а к “читательнице”, одна феминистка обвинила меня в снисходительном высокомерии: оказывается, я должен был говорить “читатель или читательница”, “он или она”, “его или ее”. Так легко рассуждать тем, кто не заботится о стиле, но писатель, не заботящийся о стиле, не заслуживает читателей ни мужского, ни женского пола. Здесь я возвращаюсь к общепринятым правилам употребления английских местоимений. Я могу называть своего читателя “он”, но думаю о нем в мужском роде не более, чем француз считает свой стол женщиной. В действительности, как мне кажется, я чаще мысленно обращаюсь к читательницам, чем к читателям, но это мое личное дело, и мне было бы неловко узнать, что оно сколько-нибудь отражается на том, как я изъясняюсь на своем родном языке.

Личным делом являются и мои причины для благодарности. Рассчитываю на понимание тех, кому не смог отдать должное. Издатели не видели смысла скрывать от меня имена референтов (а не рецензентов – да простят меня многие американцы моложе 40, настоящие рецензенты критикуют книгу только после публикации, когда автору уже мало проку от их замечаний), и советы Джона Кребса (уже не в первый раз), Джона Дюранта, Грэма Кернса-Смита, Джеффри Левинтона, Майкла Руза, Энтони Холлэма и Дэвида Пая принесли мне немалую пользу. Ричард Грегори любезно раскритиковал главу 12, от полного изъятия которой окончательный вариант книги только выиграл. Марк Ридли и Алан Графен, более не являющиеся, даже формально, моими учениками, служат вместе с Биллом Гамильтоном примером для подражания в компании коллег, с которыми я обсуждаю эволюцию, и приносят мне пользу своими идеями практически каждый день. Все трое, а также Памела Уэллс, Питер Аткинс и Джон Докинз, оказали мне услугу, сделав критический разбор отдельных глав. Сара Банни внесла массу исправлений, а Джон Гриббин обнаружил грубую ошибку. Алан Графен и Уилл Аткинсон консультировали меня по компьютерным вопросам, а агентство компании Apple Macintosh на кафедре зоологии любезно предоставило свой лазерный принтер для распечатки биоморф.

В очередной раз хочу сказать спасибо Майклу Рождерсу, теперь работающему в издательстве Longman, за нескончаемую энергию, с которой он преодолевает любые трудности. Он и Мэри Каннейн из издательства Norton мастерски умели надавить на газ (когда речь шла о моем боевом духе) и ударить по тормозам (когда дело касалось моего чувства юмора), если это было необходимо. Частично эта книга была написана во время творческого отпуска, любезно предоставленного мне кафедрой зоологии и Новым колледжем. Ну и наконец, хочу выполнить долг, о котором следовало бы вспомнить и в двух предыдущих книгах, а именно поблагодарить оксфордскую систему образования и всех моих студентов, которых я в течение многих лет обучал зоологии, совершенствуя свои скромные навыки в таком сложном искусстве, как умение объяснять.

Ричард Докинз

Оксфорд, 1986 г.

Глава 1

Объясняя самое невероятное

Мы, животные, являемся наиболее сложно устроенными объектами в известной нам Вселенной. Конечно же, та Вселенная, которую знаем мы, – это только крошечный кусочек настоящей Вселенной. На других планетах могут встречаться объекты, устроенные еще сложнее, и не исключено, что некоторым из них уже известно о нашем существовании. Но для мысли, которую я излагаю здесь, это неважно. Сложные объекты, где бы они ни находились, заслуживают того, чтобы их объясняли совершенно по-особому. Нам хочется понять, как они возникли и почему так сложны. Я собираюсь продемонстрировать, что объяснение окажется в общих чертах одним и тем же для любых сложных объектов из любого уголка Вселенной: и для нас с вами, и для шимпанзе, и для червей, и для дубов, и для космических монстров. При этом оно не подходит для “простых” вещей, к которым я отношу, например, скалы, облака, реки, галактики и кварки. Они – предмет изучения физики. А шимпанзе, собаки, летучие мыши, тараканы, люди, черви, одуванчики, бактерии и пришельцы из других миров находятся в ведении биологии.

Разница заключается в степени сложности устройства. Биология – наука о замысловатых предметах, выглядящих так, как будто они были разработаны для какой-то цели. А физика изучает простые вещи, непохожие на заранее спроектированные. На первый взгляд может показаться, что под эту классификацию не подходят рукотворные механизмы, такие как компьютеры или автомобили. Они сложно устроены и, несомненно, разработаны с определенной целью, но при этом не являются живыми и состоят из металла и пластмассы, а не из плоти и крови. В этой книге они однозначно будут считаться биологическими объектами.

Тут читатель может спросить: “Да, но являются ли они биологическими объектами на самом деле?” Слова – наши слуги, а не хозяева. Мы можем использовать одно и то же слово в разных значениях для разных целей. В большинстве поваренных книг омары помещены в раздел “Рыба”. Зоологи могут тут хвататься за сердце, уверяя нас, что омары могли бы называть “рыбой” людей на куда более законных основаниях, поскольку людям рыбы приходятся значительно более близкой родней, нежели омарам. Раз уж речь зашла об омарах и о законности: я слышал про одно судебное разбирательство, где решался вопрос, кем считать омаров, насекомыми или животными (от этого зависело, имеют ли люди право варить их живьем). С точки зрения зоологии омары – определенно не насекомые. Подобно насекомым или нам с вами, они животные. Не стоит выходить из себя из-за того, что разные люди употребляют слова по-разному (хотя в своей частной жизни я запросто могу выйти из себя по поводу людей, которые варят омаров живыми). Кулинарам или юристам бывает необходимо использовать слова в особых, специальных значениях, так же как и мне в этой книге. И неважно, являются ли автомобили и компьютеры “на самом деле” биологическими объектами. Принципиально тут то, что, обнаружив на какой-либо планете объекты такого уровня сложности, мы без колебаний можем заключить, что на ней существует (или существовала) жизнь. Машины – это непосредственный продукт жизнедеятельности; свою сложность и организованность они взяли от живых существ и свидетельствуют о наличии на планете жизни не менее красноречиво, чем окаменелости, скелеты или трупы.

Я сказал, что физика – наука о простых вещах, и это тоже поначалу может вызвать недоумение. Физика кажется сложным предметом, потому что физические понятия воспринимаются нами с трудом. Наши мозги были предназначены для того, чтобы понимать охоту и собирательство, поиск партнера и выращивание потомства – мир объектов среднего размера, перемещающихся в трехмерном пространстве на небольших скоростях. Мы плохо оснащены для восприятия очень маленького и очень большого: явлений, длящихся несколько пикосекунд или гигалет; частиц, не имеющих местоположения; сил и полей, которые мы не можем увидеть или потрогать и о существовании которых знаем только потому, что они влияют на те вещи, которые мы в состоянии увидеть или потрогать. Мы считаем физику сложной потому, что она трудна для нашего понимания, и потому, что книги по физике полны зубодробительной математики. Но тем не менее объекты, которые изучает физика, в основе своей просты. Это облака газа или мельчайших твердых частиц, это глыбы однородной материи – например, кристаллы с их почти бесконечно повторяющейся атомной структурой. У них отсутствуют замысловато устроенные рабочие детали – по крайней мере по биологическим меркам. Даже такие крупные физические объекты, как звезды, образованы довольно-таки ограниченным набором составляющих, организованных более или менее бессистемно. Поведение физических, небиологических объектов настолько простое, что его можно описать при помощи существующего математического аппарата – вот почему в книгах по физике полно математики.

Книги по физике могут быть сложны, но, подобно компьютерам и автомобилям, книги – результат деятельности биологических объектов: человеческих мозгов. Предметы и явления, описываемые в книге по физике, проще, чем одна-единственная клетка из организма ее автора. А клеток таких у автора триллионы, многие из них непохожи друг на друга, и вместе они выстраиваются в причудливый и точнейший механизм, способный написать книгу. (Триллионы у меня американские, как и все единицы исчисления, которыми я пользуюсь; один американский триллион – это миллион миллионов, один американский миллиард – это тысяча миллионов.) Наш мозг приспособлен иметь дело с крайними степенями сложности не больше, чем с экстремальными размерами и прочими труднопостижимыми предельными значениями физических величин. Никто пока еще не придумал математику, которая могла бы полностью описать структуру и поведение такого объекта, как физик или хотя бы как одна из его клеток. Все, на что мы способны, – это понять некоторые общие принципы того, как функционируют живые объекты и почему они вообще существуют.

С этого-то мы и начали. С вопроса, почему существуем мы и другие сложные объекты. И теперь у нас есть возможность, даже не зная всех подробностей того сложного устройства, о котором идет речь, в общих словах дать ответ на этот вопрос. По аналогии, большинство из нас не знает в деталях, как работает самолет. Даже его создателям, возможно, это не вполне ясно: специалисты по двигателям не понимают всех тонкостей устройства крыла, а специалисты по крыльям имеют лишь расплывчатое представление о двигателях. Специалисты по крыльям не понимают даже крыльев со всей полнотой математической точности: то, как поведет себя крыло в условиях турбулентности, они могут предсказать только после испытания опытного образца в аэродинамической трубе или после компьютерного моделирования – подобными вещами занимается и биолог, изучающий животное. Но, каким бы неполным ни было наше понимание работы авиалайнера, в общих чертах процесс его возникновения понятен всем. Авиалайнер был спроектирован людьми на чертежных досках. Затем по этим чертежам другие люди изготовили детали, затем еще больше людей (с помощью других изготовленных людьми машин) привинчивали эти детали, приклепывали их, приваривали и приклеивали – каждую на свое место. Самолет построили люди, и потому в процессе его возникновения нет ничего принципиально непостижимого для нас. Методичное соединение частей в соответствии с целенаправленным замыслом – это нечто нам известное и понятное из собственного опыта, хотя бы только благодаря детскому конструктору.

Ну а как насчет наших организмов? Подобно самолету, каждый из нас является машиной, только гораздо более сложной. Были ли мы тоже спроектированы на чертежной доске, были ли наши части собраны воедино искусным механиком? Ответ: нет. Это неожиданный ответ, и он стал известен и понятен нам всего лишь около сотни лет назад. Когда Чарльз Дарвин впервые объяснил суть дела, многие люди не захотели или не смогли понять его. Я сам категорически отказывался верить в дарвиновскую теорию, когда, будучи ребенком, впервые о ней услышал. На протяжении всей истории человечества вплоть до середины ХIХ в. почти каждый твердо верил в противоположное – в теорию Разумного Создателя. Многие по-прежнему в нее верят – возможно, потому что правильное, дарвиновское, объяснение нашего существования все еще, как это ни удивительно, не является постоянным предметом в программе всеобщего образования. Разумеется, его сплошь и рядом понимают неверно.

Часовщика для заглавия этой книги я позаимствовал из знаменитого трактата, написанного богословом XVIII столетия Уильямом Пейли. Его труд “Естественная теология, или Доказательства существования Бога и Его атрибутов, собранные из наблюдений за природой”, опубликованный в 1802 г., представляет собой самое известное изложение так называемого телеологического доказательства – неизменно наиболее впечатляющего из аргументов в пользу бытия Бога. Я безмерно восхищаюсь этой книгой, поскольку ее автор сделал для своего времени то же самое, что я стараюсь сделать сейчас. Ему было что сказать, он страстно в это верил и не пожалел сил, чтобы растолковать свою мысль со всей возможной ясностью. Он испытывал должное почтение перед живой природой и понимал, что ей требуется объяснение совершенно особого типа. Единственной – правда, довольно крупной – его ошибкой было само объяснение. Его решение задачи было традиционно религиозным, но он изложил его четче и убедительнее, чем кто бы то ни было прежде. Истинной разгадке, которая была совершенно иной, пришлось дожидаться одного из наиболее революционно мыслящих людей всех времен – Чарльза Дарвина.

Пейли начинает свою “Естественную теологию” со знаменитого пассажа:

Если, пересекая пустошь, я споткнусь о камень и меня спросят, откуда тут этот камень взялся, я мог бы вопреки всему, что знаю, ответить: он лежал здесь всегда. И было бы непросто выявить всю абсурдность такого ответа. Но предположим теперь, что я подобрал с земли часы и кто-то спрашивает, как они оказались на этом месте. Исходя из всего, что я знаю, здесь мне было бы трудно представить себе тот же самый ответ, который я дал в прошлый раз, – что эти часы всегда тут находились.

Здесь Пейли проводит различие между природными физическими объектами, такими как камни, и преднамеренно созданными объектами, такими как часы. Далее он пространно описывает ту точность, с которой все шестеренки и пружины в часах подогнаны друг к другу, и то хитроумие, с которым они собраны в единый механизм. Если мы найдем на пустоши предмет, подобный часам, то, даже не зная, каким образом он возник, только лишь из точности и сложности его устройства мы будем вынуждены заключить,

что у часов непременно должен был быть создатель; что когда-то должен был существовать мастер или мастера, те, кто собрал эти часы ради той задачи, которую они теперь выполняют, – кто-то, кто постиг их устройство и придумал, как ими пользоваться.

Никто, находясь в здравом уме, не будет спорить с таким выводом. Пейли, однако, настаивает на том, что именно этим, в сущности, занимается атеист, созерцающий творения природы, поскольку:

…любое свидетельство продуманности, любое проявление замысла, какие имеются в часах, видны и в творениях природы – с той лишь разницей, что в случае природы они несопоставимо, неизмеримо многочисленнее и значительнее.

Пейли доказывает свою мысль, красочно и благоговейно описывая внутреннее устройство механизмов жизни. Начинает он с человеческого глаза – примера, который впоследствии любил использовать Дарвин. На протяжении этой книги мы тоже будем регулярно к нему обращаться. Пейли сравнивает глаз с инструментом, выполненным по чертежу, например с телескопом, и приходит к заключению, что “глаз был создан для того, чтобы видеть, на основании в точности тех же доказательств, в силу которых телескоп был создан, чтобы помогать зрению”. У глаза, как и у телескопа, должен был быть разработчик.

Доводы Пейли изложены с искренним пылом и демонстрируют прекрасную осведомленность автора в современной ему биологии, но они ошибочны – изумительно, великолепно ошибочны. Аналогия между телескопом и глазом, между часами и живым организмом неверна. Вопреки очевидному единственным часовщиком природы являются слепые силы физики – хотя и приложенные очень особенным образом. Настоящий часовщик способен к предвидению: он разрабатывает шестеренки и пружины и продумывает их взаимное расположение, держа в уме будущую цель. Естественный отбор – слепой, бессознательный, автоматический процесс, открытый Дарвином и объяснивший нам существование и кажущуюся преднамеренной форму всех живых существ, – не держит в уме никакой цели. У него нет ни сознания, ни самосознания. Он не планирует будущего. Он не обладает проницательностью, не видит наперед, он вообще ничего не видит. Если и можно сказать, что в природе он играет роль часовщика, то часовщик этот – слепой.

Я объясню все это и много чего еще. Но вот чего я не буду делать, так это принижать то изумление перед живыми “часами”, которое так вдохновляло Пейли. Напротив, у меня такое ощущение, что Пейли мог бы позволить себе и больший восторг, и я попытаюсь проиллюстрировать это. Когда речь заходит о священном трепете перед живыми “часами”, тут я не уступлю никому. И я чувствую себя более солидарным с его преподобием Уильямом Пейли, нежели с одним прославленным философом, хорошо известным своими атеистическими взглядами, с которым я однажды обсуждал эту тему за ужином. Я сказал, что не представляю себе, как можно было быть атеистом до 1859 г., когда было опубликовано “Происхождение видов” Дарвина. “А как же Юм?” – возразил мне философ. “Каким образом Юм объяснял организованную сложность живого?” – спросил я. “Никаким, – ответил мне философ. – Почему это должно требовать какого-то отдельного объяснения?”

Пейли понимал, что такое объяснение необходимо. Понимал это и Дарвин. Подозреваю, что в глубине души это понимал и мой собеседник философ. Как бы то ни было, моей задачей будет показать эту необходимость. Что же касается самого Давида Юма, то говорят иногда, будто бы великий шотландский философ опроверг телеологическое доказательство за 100 лет до Дарвина. Но на самом деле Юм только критиковал ту логику, по которой кажущееся наличие замысла в природе служило положительным доказательством существования Бога. Он не предложил никакого альтернативного объяснения этой видимости замысла, а оставил вопрос открытым. Додарвиновский атеист мог бы вслед за Юмом сказать что-то вроде: “Мне нечем объяснить сложность биологических структур. Я знаю лишь, что Бог – это плохое объяснение, так что придется нам ждать и надеяться, пока кто-нибудь предложит идею получше”. Не могу отделаться от ощущения, что такая позиция, несмотря на свою логическую безупречность, должна была оставлять человека слегка неудовлетворенным, и хотя атеизм логически был возможен и до Дарвина, именно Дарвин сделал его интеллектуально полноценным. Мне хочется думать, что Юм согласился бы с этим, однако некоторые из его высказываний свидетельствуют о том, что он недооценивал красоту и сложность устройства биологических объектов. Юный естествоиспытатель Чарльз Дарвин мог бы рассказать ему об этом кое-что, но Юм был уже 40 лет как мертв, когда Дарвин записался в его университет в Эдинбурге.

Я так много говорил о сложности и о кажущемся замысле, как будто значение этих слов очевидно. В каком-то смысле так оно и есть – большинство людей имеют интуитивное представление о том, что такое сложность. Но эти понятия – сложность и замысел – столь важны для данной книги, что я обязан подобрать более точные слова, чтобы передать наше ощущение, будто в сложности и кажущейся преднамеренности устройства есть нечто особенное.

Так что же такое сложный объект? Как его распознать? В каком смысле утверждение, что часы, авиалайнер, уховертка или человек сложны, а луна проста, является верным? Первое непременное свойство сложного объекта, какое может прийти в голову, – это неоднородность строения. Розовый молочный пудинг или бланманже просты в том смысле, что, разделив их надвое, мы получим две порции, имеющие одинаковое внутреннее устройство; другими словами, бланманже – предмет однородный. А автомобиль – предмет неоднородный: в отличие от бланманже практически любая “порция” автомобиля будет отличаться от других “порций”. Две половинки автомобиля – это не автомобиль. Отсюда следует почти неизбежный вывод, что сложный объект в противоположность простому состоит из множества частей более чем одного типа.

Подобная неоднородность или “многочастность” – условие, возможно, необходимое, но отнюдь не достаточное. Многие объекты образованы большим количеством составных частей и имеют гетерогенное внутреннее устройство, не будучи при этом сложными в том смысле, какой я вкладываю в это слово. Например, Монблан состоит из множества различных пород, сваленных в одну кучу таким образом, что, где бы вы ни провели линию разреза, два получившихся куска всегда будут различаться по своему внутреннему строению. У Монблана мы видим ту неоднородность состава, которой не обладает бланманже, но тем не менее Монблан не является сложным в биологическом значении слова.

Давайте подойдем к нашей задаче определения сложности с другой стороны – воспользуемся математическим понятием вероятности. Попробуем, к примеру, следующее определение: сложный объект – это нечто, чьи составные части расположены таким образом, что объяснить их взаимное расположение одной только случайностью было бы затруднительно. Позаимствую сравнение у одного выдающегося астронома: если вы возьмете детали самолета и побросаете их в кучу, вероятность собрать исправный “Боинг” будет исчезающе мала. Детали авиалайнера можно соединить миллиардами различных способов, и только один из них, или очень немногие, действительно даст авиалайнер. Разрозненные “детали” человека можно соединить друг с другом даже еще большим количеством способов.

Такой подход к определению сложности кажется вполне перспективным, но кое-чего по-прежнему не хватает. Можно возразить, что существуют миллиарды способов побросать друг на друга части Монблана и только один из них – Монблан. Так в чем же тогда та разница, которая делает авиалайнер и человека сложными, а Монблан простым? Любая давно существующая комбинация частей уникальна и – задним числом – так же невероятна, как и любая другая. Свалка во дворе мастерской по утилизации старых самолетов уникальна. Двух идентичных свалок быть не может. Если вы станете сваливать куски самолетов в кучи, то шансы дважды получить одно и то же взаимное расположение фрагментов несильно отличаются от вероятности собрать таким путем работающий авиалайнер. Так почему бы нам не считать мусорную кучу, Монблан и луну такими же сложными, как самолет или собака, раз любой из названных объектов представляет собой “невероятное” сочетание атомов?

Кодовый замок моего велосипеда имеет 4096 возможных комбинаций. Все они одинаково “невероятны” в том смысле, что если вы покрутите колесики замка случайным образом, то появление любой конкретной комбинации цифр из 4096 возможных будет в равной степени немыслимым. Я могу бесцельно крутить колесики, потом смотреть на получившийся номер, каким бы он ни был, и восклицать: “Поразительно! Шансы появления именно этого номера составляли всего лишь 4096 к 1! Маленькое чудо!” Это будет равносильно тому, чтобы считать определенное расположение камней, образующих гору, или металлических деталей на свалке “сложным”. Но из всех 4096 уникальных комбинаций по-настоящему интересна только одна, 1207, – единственная, которая открывает замок. Уникальность комбинации 1207 видна не только задним числом – она была заранее предусмотрена производителем. Если, покрутив колесики случайным образом, вы с первого раза попадете на 1207, то вы сможете украсть велосипед, и это будет выглядеть как маленькое чудо. Если у вас получится наугад открыть кодовый замок банковского сейфа, то это будет выглядеть как очень большое чудо, поскольку шансы такого события составляют один на много миллионов, и в этом случае вы сможете украсть целое состояние.

В нашей аналогии угадывание кода, открывающего банковский сейф, равносильно сборке “Боинга-747” путем беспорядочного разбрасывания кусков металла. Из всех миллионов уникальных и, рассуждая ретроспективно, невероятных комбинаций кодового замка только одна открывает его. Точно так же из всех миллионов уникальных и – задним числом – невероятных куч металлолома только одна – или очень немногие – сможет взлететь. Уникальность той комбинации, которая взлетает, или той, которая открывает сейф, видна нам не только ретроспективно. Она была предопределена заблаговременно. Производитель замков установил данную комбинацию и сообщил ее управляющему банком. Способность к полету – это тоже такое свойство авиалайнера, которое мы устанавливаем заранее. Видя в воздухе самолет, мы можем быть уверены, что он не был собран методом беспорядочного сваливания деталей в кучу, потому что нам известно, что у случайной конгломерации запчастей шансы взлететь слишком ничтожны.

Если мы рассмотрим все возможные способы взгромоздить друг на друга скалы, из которых состоит Монблан, верно, что лишь один из них будет тем Монбланом, что мы знаем. Но этот известный нам Монблан получил свое название ретроспективно. Любой из множества способов свалить различные минералы в одну кучу тоже считался бы горой и мог бы быть назван Монбланом. В том конкретном Монблане, который мы видим, нет ничего особенного, ничего предопределенного заранее, ничего подобного взлету авиалайнера или распахивающейся дверце сейфа и вываливающимся из него богатствам.

Что же будет эквивалентно распахивающейся дверце сейфа или летящему самолету в случае живого организма? Ну, иногда в буквальном смысле то же самое. Ласточки летают. Как мы уже видели, летающий аппарат соорудить не так-то просто. Если вы возьмете все ласточкины клетки и соедините их вместе случайным образом, то на уровне наших повседневных реалий вероятность того, что получившийся в результате объект будет летать, вполне можно принять за ноль. Не все живые существа летают, но тогда они делают что-то другое, столь же невероятное и точно так же предопределенное. Киты не летают, но зато они плавают и приспособлены к этому не хуже, чем ласточки к полету. Вероятность того, что случайное скопление китовых клеток сможет плавать (не говорю уже о том, чтобы плавать так же быстро и ловко, как кит), пренебрежимо мала.

Тут бдительный философ с острым орлиным взглядом (у орлов очень хорошее зрение; вы не сможете изготовить орлиный глаз, соединяя хрусталики и фоторецепторы случайным образом), начнет бормотать что-нибудь насчет порочного круга в рассуждениях. Ласточки летают, но не плавают, а киты плавают, но не летают. Определяя успех нашей случайной конгломерации клеток как способность плавать или летать, мы делаем это задним числом. Предположим, мы условились определять этот успех как способность к X (не уточняя, что именно означает X), до тех пор пока не свалим все клетки в кучу. Такая случайным образом получившаяся куча может оказаться, подобно кроту, эффективной машиной для рытья или будет хорошо лазать по веткам, как обезьяна. Она может мастерски заниматься виндсерфингом, или собирать промасленную ветошь, или передвигаться по постоянно уменьшающимся окружностям, чтобы в конце концов исчезнуть. Этот список можно было бы продолжать до бесконечности. Или нет?

Если бы список в самом деле можно было продолжать до бесконечности, тогда в замечании нашего воображаемого философа была бы доля истины. Если бы только, слепив любую случайную комбинацию материи, мы могли бы задним числом увидеть, что получившийся результат годится для чего-нибудь, тогда я действительно смухлевал насчет кита и ласточки. Но биологи предъявляют своим объектам гораздо более конкретные требования, чем просто “годиться для чего-нибудь”. Чтобы мы могли назвать объект животным или растением, он должен как минимум быть способен жить каким-либо способом (а точнее, он или хотя бы некоторые представители его вида должны быть в состоянии дожить до собственного размножения). Справедливо, что существует немало способов поддержания жизни: можно летать, плавать, скакать с ветки на ветку и т. д. Но, как бы ни были многообразны способы быть живым, на свете, безусловно, неизмеримо больше способов быть мертвым – или, вернее, неживым. Вы можете объединять клетки друг с другом случайным образом снова и снова в течение миллиардов лет, но у вас ни разу не получится такого сочетания, которое смогло бы, пусть плохо, летать или плавать, рыть или бегать – выполнять какое угодно действие, которое хотя бы отдаленно напоминало поддержание себя в живом состоянии.

Моя аргументация была довольно длинной и развернутой, так что теперь самое время вспомнить, с чего мы, вообще говоря, начали. Мы искали точных слов для объяснения того, что мы имеем в виду, когда называем нечто сложным. Пытались ухватить особенность, общую для людей, кротов, дождевых червей, авиалайнеров и часов, но отсутствующую у бланманже, луны и Монблана. Ответ, к которому мы пришли, таков: сложные объекты обладают тем или иным предопределенным свойством, приобрести которое благодаря чистой случайности было бы крайне маловероятно. В случае живых организмов это предопределенное качество можно в каком-то смысле назвать “профессионализмом” – в чем бы он ни заключался: в способности к полету, вызывающему завистливое восхищение у авиаконструктора, или в чем-то более общем. Например, в умении избегать гибели или распространять свои гены при размножении.

Умение избегать гибели – это свойство, на котором стоит остановиться поподробнее. Будучи предоставлено самому себе, тело стремится прийти в состояние равновесия с окружающей средой. Именно это случается с телом после смерти. Измерив какой-либо показатель живого организма, например температуру, кислотность, содержание воды или электрический заряд, вы, как правило, обнаружите, что результат ваших измерений существенно отличается от соответствующего показателя среды. Как известно, наши тела обычно теплее своего окружения, и в холодном климате им приходится тратить много усилий на поддержание этой разницы. Когда мы умираем, эта работа прекращается, разница начинает выравниваться, и в конечном итоге температура нашего тела оказывается той же, что и у окружающей нас среды. Не все животные так усиленно избегают температурного равновесия со своим окружением, но все они проделывают какую-нибудь подобную работу. Например, в засушливых местностях животные и растения стараются поддерживать определенный уровень содержания жидкости в своих клетках, борясь с естественной утечкой воды в сухой внеш ний мир. Если они не справятся с задачей, то погибнут. Говоря в общем, если бы живые организмы активно не сопротивлялись, они в конечном итоге слились бы с окружающей средой. И это как раз то, что ожидает их после смерти.

За исключением искусственных механизмов, которые мы уже договорились считать почетными членами живого мира, никакие неживые существа подобной работы не проделывают. Они не сопротивляются силам, стремящимся привести их в равновесие с окружающей средой. Монблан, бесспорно, существовал довольно долго и какое-то время еще, вероятно, просуществует, однако он ничего для этого не делает. Когда камень под действием силы тяготения приходит в состояние покоя, он остается лежать где лежит. Для того чтобы удержать его на месте, никакой работы совершать не требуется. Монблан существует и будет существовать до тех пор, пока не выветрится или не будет разрушен землетрясением. Он не принимает мер по ремонту неисправностей; упав, он не поднимется снова, как это сделало бы живое существо. Он просто подчиняется обычным законам физики.

Значит ли это, что живые существа законам физики не подчиняются? Разумеется, нет. Нет никаких причин полагать, будто бы в живой материи законы физики попраны. Здест нет ничего сверхъестественного, никакая “жизненная сила” не противостоит фундаментальным силам природы. Имелось в виду только то, что, наивно применяя законы физики сразу ко всему живому телу, вы навряд ли слишком преуспеете в объяснении его поведения. Организм – объект сложный, состоящий из множества частей, и, чтобы понять его поведение, необходимо применять физические законы к частям, а не к целому. Тогда обнаружится, что поведение всего тела – результат взаимодействия его частей.

Возьмем, к примеру, законы движения. Если вы подбросите в воздух мертвую птицу, она опишет изящную параболу – точь-в-точь как сказано в учебниках физики, – после чего упадет на землю и останется там лежать. Она будет вести себя так, как должно себя вести твердое тело, обладающее определенной массой и определенным аэродинамическим сопротивлением. Но если вы подбросите в воздух живую птицу, то она не станет описывать параболу и неподвижно лежать на земле. Она улетит и, возможно, ни разу не приземлится по эту сторону границы графства. Причина этого в том, что у птицы работают мышцы – они борются с гравитацией и другими физическими силами, воздействующими на целостный организм. Внутри каждой клетки мышц законы физики соблюдаются, в результате чего мышцы приводят в движение крылья таким образом, что птица остается в воздухе. Птица не нарушает законов тяготения. Сила тяжести не перестает тянуть ее вниз, однако крылья выполняют активную работу (повинуясь законам физики, действующим в мышцах) и позволяют птице лететь, несмотря на земное притяжение. Нам может показаться, что птица бросает вызов физическому закону, только если мы настолько наивны, что относимся к ней просто как к бесструктурному куску материи, который столько-то весит и в такой-то мере преодолевает сопротивление воздуха. Поведение всего этого тела будет нам понятно лишь тогда, когда мы вспомним, что внутри него имеется множество деталей, каждая из которых подчиняется законам физики, действующим на ее уровне. Разумеется, это не является исключительной особенностью живых существ. Такие рассуждения применимы и ко всем машинам, созданным человеком, а потенциально и к любому сложному, многосоставному объекту.

Это приводит меня к теме, обсуждением которой я собираюсь завершить данную главу, получившуюся весьма философской, – к вопросу о том, что следует считать объяснением. Мы уже увидели, что будет здесь подразумеваться под сложным объектом. Но какого рода объяснение нас удовлетворит, если мы поинтересуемся, как работает сложно устроенная машина или живой организм? Ответ будет именно тем, к которому мы пришли в предыдущем абзаце. Если мы хотим понять, как работает искусственный аппарат или живой организм, нам нужно изучить его составные части и то, каким образом они взаимодействуют друг с другом. Если существует некий сложный объект, еще нами не понятый, мы сможем объяснить его через его более простые детали, уже доступные нашему пониманию.

Если я спрашиваю у инженера, как работает паровой двигатель, то мне вполне ясно, какого рода ответ меня удовлетворил бы. Если мне ответят, что данный механизм приводится в действие “движущей силой”, то меня, как и в свое время Джулиана Хаксли, это вряд ли впечатлит. Если же мой инженер начнет утомлять меня рассуждениями о том, что целое больше, чем сумма его частей, я прерву его, сказав: “Не надо мне про это, расскажите, как оно работает”. Что мне на самом деле хотелось бы услышать – это рассказ о том, каким образом составные части двигателя взаимодействуют друг с другом, обеспечивая работу двигателя в целом. Изначально я был бы готов выслушать объяснение, оперирующее довольно крупными компонентами, внутреннее строение и поведение которых сами по себе могут быть очень сложными и – на тот момент – необъясненными. Элементы, на основе которых будет построено такое изначально удовлетворительное объяснение, могут называться “топка”, “котел”, “цилиндр”, “поршень”, “центробежный регулятор”. Мой инженер мог бы сказать мне (пока что без дополнительных разъяснений), какую задачу выполняет каждый из этих компонентов. На данном этапе я удовлетворился бы этим и не стал задавать вопросов о том, каким образом каждый компонент делает свою конкретную работу. Приняв за данность то, что они свою работу выполняют, я теперь смогу понять, как их взаимодействие приводит в движение весь механизм.

Разумеется, затем я волен спросить: а как работают отдельные части? Приняв как факт, что центробежный регулятор управляет интенсивностью подачи пара, и использовав этот факт для понимания работы двигателя в целом, теперь я обращаю свое любопытство к самому центробежному регулятору. Мне хочется найти объяснение, каким именно образом он выполняет свои задачи, – объяснение, оперирующее его собственными составными частями. Внутри компонентов имеется иерархия субкомпонентов. Поведение компонентов на каждом конкретном уровне мы объясняем взаимодействием субкомпонентов, внутреннее устройство которых временно принимаем на веру, и уходим вглубь по иерархической лестнице до тех пор, пока не дойдем до частиц столь простых, что в нашей повседневной жизни нам нет нужды задаваться вопросами по их поводу. Например, правы мы или нет, но в большинстве своем мы вполне удовлетворены тем, что существуют твердые железяки, и готовы использовать их в качестве простейших единиц для объяснения состоящих из них более сложных механизмов.

Физики-то, конечно, свойства железяк на веру не принимают. Они задаются вопросом, отчего те твердые, и спускаются по иерархической лестнице еще на несколько этажей, вплоть до элементарных частиц и кварков. Но для большинства из нас жизнь слишком коротка, чтобы так углубляться. Обычно, какой уровень сложной организации ни возьми, для получения удовлетворительного объяснения достаточно сойти на один-два этажа вниз и не более. Устройство автомобиля объясняют при помощи таких понятий, как цилиндры, карбюраторы и свечи зажигания, пусть даже каждый из этих компонентов и занимает вершину пирамиды объяснений на более низких уровнях. Но вы сочтете меня несколько высокопарным, если, отвечая на вопрос, как работает автомобиль, я начну рассуждать о законах Ньютона и о термодинамике. И уж полнейшим невеждой я буду выглядеть в ваших глазах, если в ответ заговорю об элементарных частицах. Хотя абсолютно верно, что в основе основ работы автомобиля лежит взаимодействие элементарных частиц, все равно куда практичнее объяснять эту работу взаимодействием между поршнями, цилиндрами и свечами зажигания.

Действия компьютера можно объяснить в терминах взаимодействий между полупроводниковыми электронными схемами, работу которых, в свою очередь, физики объясняют при помощи элементов более низких уровней. Но на практике во многих случаях попытка постичь поведение целого компьютера на любом из этих уровней будет пустой тратой времени. Электронных схем слишком много, так же как и соединений между ними. В объяснении, которое нас удовлетворит, количество взаимодействий должно быть достаточно небольшим, чтобы их можно было удержать в голове. Вот почему, желая разобраться, как работает компьютер, мы для начала предпочтем объяснение, в котором участвует где-то с полдюжины главных подкомпонентов: память, процессор, внешнее запоминающее устройство, блок управления, регулятор каналов ввода-вывода и т. д. Затем, разобравшись во взаимосвязях между этими основными компонентами, мы, возможно, поинтересуемся внутренним устройством каждого из них. Вероятно, только инженеры соответствующего профиля углубляются до уровня устройства логических операций AND или NOR. И только физики погружаются еще глубже, на уровень поведения электронов в полупроводниковом материале.

Для тех, кто любит всякие “измы”, мой подход к пониманию того, как все работает, вероятно, стоит назвать “иерархическим редукционизмом”. Если вы читаете модные журналы для интеллектуалов, то вы могли заметить, что понятие “редукционизм” сродни понятию “грех” – его противникам достаточно лишь упомянуть его, не поясняя. В определенных кругах назвать себя редукционистом – это все равно что признаться в поедании маленьких детишек. Но как на самом деле детишек никто не ест, точно так же в действительности никто и не является редукционистом в каком угодно значении этого слова, против которого стоило бы восставать. Этот вымышленный редукционист – всеми осуждаемый и существующий лишь в воображении своих оппонентов – пытается объяснить сложные вещи непосредственно через наименьшие их составные части, а в самых крайних формах данного мифа – даже просто как сумму этих частей. Иерархический же редукционист для объяснения любого сложного объекта, на каком бы конкретном уровне организации тот ни находился, использует объекты, расположенные только на одну ступень ниже, которые, вероятно, и сами по себе достаточно сложны и нуждаются в подразделении на собственные составляющие, и т. д. Любому ясно – хотя и считается, будто мифический пожирающий детишек редукционист это отрицает, – что для верхних уровней такой иерархии подходят объяснения, совершенно не похожие на те, которые годятся для более низких уровней. Именно поэтому автомобили лучше объяснять на уровне карбюраторов, а не кварков. Однако иерархический редукционист полагает, что кабюраторы можно объяснить, прибегнув для этого к более мелким единицам …, которые объясняются с помощью более мелких единиц …, которые в конечном счете объясняются поведением мельчайших из элементарных частиц. В этом смысле редукционизм – просто синоним искреннего желания разобраться, как что работает.

Мы начали этот заключительный раздел с вопроса, какого рода объяснение сложных объектов могло бы нас удовлетворить. Только что мы рассмотрели этот вопрос с точки зрения механизма “как он работает?” и пришли к выводу, что поведение сложного объекта должно объясняться в терминах взаимодействий между его составными частями, рассматриваемыми в виде следующих друг за другом уровней некоей организованной иерархии. Но существует еще и вопрос другого рода: каким образом сложный объект вообще мог возникнуть? Этот вопрос будет подробно разбираться на протяжении всей книги, и потому сейчас я не буду особенно многословен. Скажу только, что здесь подходит тот же самый общий принцип, который применялся для понимания механизмов работы. Сложный объект – это то, что мы не склонны воспринимать как нечто само собой разумеющееся, поскольку он слишком “невероятен”. Он не мог появиться на свет в силу единичной случайности. Мы будем объяснять его возникновение постепенными, накапливающимися, пошаговыми преобразованиями более простых исходных объектов, достаточно примитивных для того, чтобы возникнуть случайно. Как “перепрыгивающий через уровни” редукционизм не годится для объяснения механизмов работы и должен уступить место пошаговому движению вниз по иерархической лестнице, точно так же и процесс возникновения сложного объекта мы не можем представить как один шаг. Нам нужно снова прибегнуть к серии маленьких шажков, на сей раз следующих друг за другом во времени.

Свою изумительно написанную книгу “Творение” оксфордский физхимик Питер Аткинс начинает так:

Я приглашаю ваш разум в путешествие. Это путешествие будет всеобъемлющим, оно приведет нас к самым границам пространства, времени и человеческого понимания. По пути я докажу вам, что на свете нет ничего непостижимого и что все необычайно просто… Значительная часть Вселенной вовсе не нуждается в объяснении. Например, слоны. Если молекулы научились соперничать друг с другом и создавать другие молекулы по своему образу и подобию, то придет срок, и слоны и прочие похожие на них существа начнут расхаживать по окрестностям.

Аткинс полагает, что эволюция сложных объектов, являющаяся предметом данной книги, неизбежна, если обеспечить подходящие физические условия. И он задается вопросом, каковы минимальные необходимые физические условия, каков тот минимум проектных работ, который пришлось бы сделать очень ленивому Создателю, с тем чтобы дальше наблюдать, как в один прекрасный день возникнет Вселенная, а затем слоны и прочие сложные вещи. Со своих позиций ученого-физика Аткинс приходит к ответу, что Создатель мог позволить себе быть безгранично ленивым. Те исходные элементы, которые нам необходимо постулировать, чтобы понять возникновение всего на свете, либо состоят в буквальном смысле из ничего (по мнению некоторых физиков), либо (согласно другим физикам) так предельно просты, что даже близко не требуют для себя чего-то столь возвышенного, как преднамеренный акт Творения.

Аткинс говорит, будто слонам и прочим сложным объектам вовсе не требуется никакого объяснения. Но это потому, что он физик и принимает биологическую теорию эволюции на веру. Он не то чтобы отказывает слонам в объяснении, просто его устраивает, что есть биологи, которые занимаются объяснением слонов, для чего принимают на веру некоторые факты из физики. Таким образом, его задача как ученого-физика – подтвердить, что мы вправе использовать эти факты без доказательства. Что он успешно и делает. Я же биолог и нахожусь в обратной ситуации. Факты физики, факты из мира простоты, я использую как данность. И не моя забота, если по поводу понимания некоторых из этих фактов сами физики еще не пришли к согласию. Мое дело при помощи простых понятий, уже освоенных или как раз осваиваемых физиками, объяснять слонов и мир сложных объектов. Физика интересуют первопричины и основополагающие законы природы. А биолога интересует сложность. Биолог пытается объяснить на языке простых объектов то, как сложные объекты работают и как они возникли. Он может считать свою задачу выполненной, когда доходит в своих объяснениях до понятий настолько простых, что вправе с чистой совестью сдать их на руки физикам.

Я отдаю себе отчет в том, что моя характеристика сложного объекта – “нечто, отличающееся статистической невероятностью, определяемой не только задним числом” – может показаться чересчур оригинальной. Так же как и то, что я назвал физику “изучением простоты”. Если вы предпочитаете определять сложность каким-то иным образом – я не против и готов продолжать разговор, приняв ваше определение. Что для меня действительно имеет значение, так это то, что, как бы мы ни называли статистическую-невероятность-определяемую-не-только-задним-числом, это важное свойство, которое необходимо объяснять особенным образом. Свойство, характеризующее биологические объекты и противопоставляющее их физическим. То объяснение, к которому мы придем, не должно отрицать законов физики. Оно и будет опираться только на них и ни на что другое. Но физические законы будут здесь применяться неким особым способом – таким, о котором обычно не говорится в учебниках по физике. Этот особый подход – дарвиновский. Его квинтэссенцию я изложу в главе 3, когда буду говорить о накапливающем отборе.

А пока что я собираюсь вслед за Пейли привлечь внимание к тому, насколько грандиозна предстоящая нам задача – объяснить невероятную степень сложности биологических объектов, а также красоту и изящество их устройства. Глава 2 представляет собой развернутое обсуждение одного конкретного примера – “радара” у рукокрылых, открытого через много лет после Пейли. А здесь, в настоящей главе, я разместил изображение глаза (рис. 1) – ах, как бы понравился Пейли электронный микроскоп! – вместе с двумя последовательными увеличениями отдельных участков. В верхней части рисунка можно увидеть весь глаз в разрезе. При таком увеличении глаз выглядит как оптический прибор. Сходство с фотоаппаратом очевидно. Диафрагма радужки отвечает за постоянное изменение апертуры, или f-числа. Хрусталик – линза, причем не единственная, а часть сложной системы линз – та, что обеспечивает фокусировку. Наведение на резкость осуществляется сжиманием хрусталика при помощи мышц (а у хамелеонов – перемещением его взад-вперед, как и в камерах, созданных человеком). Изображение отбрасывается на сетчатку, расположенную сзади, и возбуждает там фотоэлементы.

Рис. 1

В средней части рис. 1 изображен маленький участок сетчатки под увеличением. Свет падает слева. На светочувствительные клетки (фотоэлементы) он попадает не сразу. Они залегают в глубине и смотрят в противоположную сторону от него. Позже мы еще вернемся к этой странной особенности. В первую очередь свет попадает на слой ганглиозных клеток, образующих своего рода “электронное соединение” между “фотоэлементами” и головным мозгом. На самом деле, прежде чем транслировать информацию в мозг, ганглиозные клетки производят ее первичную обработку, весьма сложную, чего слово “соединение” не вполне отражает. Справедливее было бы назвать их “периферийным компьютером”. Провода от ганглиозных клеток идут вдоль поверхности сетчатки к так называемому слепому пятну, где они ныряют вглубь, формируя зрительный нерв – “магистральный кабель”, ведущий к мозгу. В этом “электронном соединении” участвует около 3 млн ганглиозных клеток, которые собирают информацию примерно от 125 млн фотоэлементов.

В самой нижней части рисунка одна такая клетка-фотоэлемент, палочка. Рассматривая ее тончайшее устройство, не упускайте из виду, что вся эта сложность повторяется в сетчатке каждого глаза 125 млн раз. А если говорить об организме в целом, то счет структурам, сопоставимым по сложности с той, что вы видите, пойдет уже на триллионы. Сто двадцать пять миллионов – число фотоэлементов в сетчатке – это примерно в 5 тыс. раз больше числа наименьших различимых точек на качественной журнальной фотографии. Складчатые мембраны в правой части палочки – это то, что, собственно говоря, и улавливает свет. Их слоистая структура позволяет клетке более эффективно улавливать фотоны – элементарные частицы, из которых состоит свет. Если фотон не попал на первую мембрану, он может попасть на вторую, и т. д. Вследствие этого существуют глаза, способные заметить единичный фотон. Самым высокочувствительным фотоэмульсиям, какие только есть в распоряжении у фотографов, требуется в 25 раз больше фотонов для того, чтобы зафиксировать световую точку. Объекты, что расположены в средней части клетки и напоминают лепешки, – это главным образом митохондрии. Они встречаются не только в фоторецепторах, но и в большинстве других типов клеток. Каждая митохондрия – это целое химическое предприятие, где в процессе производства сырья, пригодного для извлечения энергии, происходит переработка более 700 различных веществ. Для этого вдоль поверхности причудливо сложенной внутренней митохондриальной мембраны выстраиваются длинные, пересекающиеся друг с другом конвейеры. Округлое тело в левой части рис. 1 – это ядро. Оно тоже присутствует во всех растительных и животных клетках. Как мы увидим в главе 5, в каждом ядре хранится цифровая база данных, где закодировано больше информации, чем во всех 30 томах Британской энциклопедии, вместе взятых. И это относится к каждой клетке, а не к совокупности клеток организма.

Палочка, изображенная в нижней части рисунка, – это одна-единственная клетка. Общее число клеток организма (человеческого) составляет около 10 трлн. Когда вы поедаете бифштекс, это равносильно уничтожению более 100 млрд копий Британской энциклопедии.

Глава 2

Превосходное устройство

Естественный отбор – это слепой часовщик. Он слеп, поскольку не заглядывает в будущее, не просчитывает последствий, не исходит из какой-либо цели. Однако живые результаты естественного отбора ошеломляют нас видимостью замысла – как будто их смастерил знаток своего дела – и создают поразительную иллюзию продуманности и целенаправленности. Задача данной книги – разрешить этот парадокс удовлетворительным для читателя образом, а задача настоящей главы – еще больше удивить читателя тем, насколько велика эта иллюзия замысла. Мы рассмотрим один конкретный пример и убедимся, что если вести речь о сложности и красоте устройства, то Пейли сказал ничтожно мало.

Орган или тело можно назвать хорошо сконструированными, если они обладают некими свойствами, которые им мог бы придать толковый инженер ради выполнения какой-то осмысленной задачи: полета, плавания, зрения, питания, размножения – или, говоря более широко, для выживания и распространения генов организма. И вовсе не обязательно, чтобы их устройство было самым лучшим, какое только может придумать инженер. Зачастую то, что является пределом возможностей одного инженера, удается превзойти другому – особенно если этот другой инженер живет в эпоху более развитых технологий. Но любой инженер способен распознать объект, который был, пусть даже и плохо, разработан для какой-то цели, а в большинстве случаев и понять, какова была эта цель, просто исходя из строения этого объекта. В главе 1 мы занимались по большей части философскими сторонами вопроса. Сейчас же я собираюсь изложить один конкретный, основанный на фактах пример, который, я уверен, способен поразить любого инженера, – а именно рассказать о сонаре (“радаре”) летучих мышей. Я буду идти по пунктам и каждый раз начинать с формулировки той или иной проблемы, стоящей перед живой машиной. Затем я буду рассматривать возможные варианты решения этой проблемы, какие могли бы прийти в голову разумному инженеру, а в заключение рассказывать о том решении, которое было принято природой на самом деле. Разумеется, этот конкретный пример взят просто для иллюстрации. Инженер, которого впечатлят летучие мыши, наверняка будет впечатлен и другими бесчисленными примерами устройства живых объектов.

Перед летучими мышами стоит проблема: как ориентироваться в темноте? Они охотятся по ночам и не могут использовать свет, чтобы обнаруживать добычу и не натыкаться на препятствия. Вы, возможно, скажете, что эта трудность надуманная и что ее легко избежать, просто поменяв свои привычки и охотясь днем. Однако дневная экономика и без того интенсивно эксплуатируется другими существами, например птицами. Поскольку имелись способы добывать себе хлеб насущный и ночью, а все альтернативные дневные профессии были уже заняты, то естественный отбор благоприятствовал тем летучим мышам, которые смогли преуспеть в ремесле ночной охоты. Кстати говоря, эта ночная деятельность уходит своими корнями, вероятно, к предкам всех нас, млекопитающих. Скорее всего, в те времена, когда в дневной экономике господствовали динозавры, нашим предкам-млекопитающим удавалось выжить, только кое-как перебиваясь по ночам. Лишь после необъяснимого массового вымирания динозавров около 65 млн лет назад наши предки получили возможность выглянуть на свет дневной в хоть сколько-нибудь заметных количествах.

Но вернемся к летучим мышам. Перед ними стоит инженерная задача: находить дорогу и добычу в темноте. Летучие мыши – не единственные, кто сталкивается сегодня с этой трудностью. Очевидно, что ночные насекомые, которые служат летучим мышам добычей, сами тоже должны как-то ориентироваться в пространстве. Глубоководным рыбам и китам перепадает мало света что днем, что ночью – или не перепадает вовсе. Это связано с тем, что солнечные лучи не могут проникать далеко в толщу воды. Рыбы и дельфины, живущие в чрезвычайно мутной воде, не имеют возможности видеть, поскольку, хотя свет там и есть, его загораживают и рассеивают взвешенные частички мути. Множеству других современных животных также приходится обеспечивать свое существование в условиях, когда использование зрения затруднено или невозможно.

Если бы инженеру было нужно решить проблему маневрирования в темноте, какие варианты он стал бы рассматривать? Первое, что могло бы прийти ему в голову, – это создать источник света, использовать нечто вроде фонарика или прожектора. Самостоятельно производить свет способны светляки и некоторые глубоководные рыбы (обычно при помощи бактерий), но процесс этот, судя по всему, крайне энергоемкий. Светляки излучают свет, чтобы привлечь партнеров для спаривания. Это не требует чрезмерных энергетических затрат: в ночной темноте самка видит с определенного расстояния точечные огоньки самцов, когда те попадают в поле ее зрения. Но для того, чтобы использовать свет для ориентировки, энергии требуется несоизмеримо больше, так как в этом случае глаза должны улавливать каждую крохотную порцию света, отражающуюся от каждой детали окружающей обстановки. Таким образом, тот источник света, который используется в качестве освещающих дорогу фар, должен быть значительно ярче, чем тот, что служит сигнальным маяком для других существ. Как бы то ни было, в расходе энергии тут дело или в чем другом, но положение дел, по всей видимости, таково, что, за возможным исключением некоторых жуткого вида глубоководных рыб, никто из животных, кроме человека, не использует искусственное освещение для ориентировки.

О чем еще мог бы подумать наш инженер? Ну, слепые люди иногда обладают способностью, которая может показаться сверхъестественной, – чувствовать препятствия на своем пути. Она была названа “лицевым зрением”, так как, по словам самих слепых, это ощущение несколько сродни прикосновениям к лицу. Помнится, как-то сообщалось об одном полностью слепом мальчике, который, используя “лицевое зрение”, с хорошей скоростью объезжал свой квартал на трехколесном велосипеде. Эксперименты показали, что на самом деле это “лицевое зрение” ничего общего с прикосновениями к лицу не имеет, хотя ощущения могут отражаться на переднюю часть лица, подобно отраженным (фантомным) болям в ампутированной конечности. В действительности же, как оказалось, ощущения эти приходят через уши. Слепые люди, даже не осознавая этого, для обнаружения препятствий используют эхо своих шагов и прочих звуков. Еще до того, как это выяснилось, инженеры уже создавали приборы, работающие на том же принципе, – к примеру, чтобы измерить глубину моря под кораблем. Стоило изобрести эту методику, как ее применение разработчиками оружия для обнаружения подводных лодок стало только вопросом времени. В ходе Второй мировой обе воюющие стороны во многом полагались на такие устройства – например, на те, что известны под кодовыми названиями Asdic (британское) и Sonar (американское), а также на использующие сходную технологию системы Radar (американская) и RDF (британская), которые улавливают эхо не звуковых, а радиосигналов.

Первооткрыватели сонара и радара не знали об этом, но теперь всему миру известно, что рукокрылые, а точнее естественный отбор, работавший над рукокрылыми, отладили этот метод на десятки миллионов лет раньше, и их “радар” обеспечивает распознавание объектов и навигацию столь великолепно, что инженеру остается лишь неметь от восхищения. Если подходить формально, то говорить о “радаре” у летучих мышей некорректно, так как они не используют радиоволны. Это скорее сонар. Однако математические теории, лежащие в основе радара и сонара, очень сходны, и наше научное понимание подробностей того, что происходит у летучих мышей, достигнуто во многом благодаря применению к ним теоретических основ работы радара. Американский зоолог Дональд Гриффин, которому мы в значительной степени обязаны открытием сонара у рукокрылых, придумал термин “эхолокация”, призванный объединить все механизмы наподобие сонара или радара – как используемые животными, так и созданные человеком. На практике же это слово стало применяться главным образом по отношению к сонару у животных.

Неверно говорить о летучих мышах так, будто все они одинаковы. Это все равно что говорить о собаках, львах, горностаях, медведях, гиенах, пандах и выдрах сразу одним скопом только потому, что все они относятся к хищникам. Различные группы рукокрылых используют сонар совершенно по-разному, и похоже, что они “изобрели” его порознь и независимо, – точно так же, как британцы, немцы и американцы независимо друг от друга изобрели радар. Не все рукокрылые используют эхолокацию. Крыланы, обитающие в тропических областях Старого Света, хорошо видят и ориентируются только при помощи зрения. Тем не менее представители одного или двух видов крыланов, например Rousettus, способны находить дорогу в полной темноте, когда глаза, как бы хороши они ни были, бессильны. Они пользуются сонаром, хотя и более топорным по сравнению с тем, что встречается у летучих мышей меньшего размера, хорошо знакомых нам, жителям умеренных широт. Rousettus во время полета громко и ритмично щелкает языком и ориентируется в пространстве, измеряя промежуток времени от каждого щелчка до его эха. Немалая доля щелчков Rousettus слышна и нам (из этого по определению следует, что они относятся к звукам, а не к ультразвукам; ультразвук – это тот же звук, только слишком высокий для человеческого уха).

Теоретически чем выше звук, тем более точным будет сонар. Низкие звуки характеризуются большей длиной волны, что не позволяет различать объекты, расположенные поблизости друг от друга. Поэтому если система наведения ракеты ориентируется при помощи эха, то в идеале, при отсутствии каких-либо особых ограничивающих условий, ракета будет испускать звуковые волны очень высокой частоты. Большинство летучих мышей действительно пользуются чрезвычайно высокими звуковыми сигналами – слишком высокими, чтобы люди могли их услышать, то есть ультразвуковыми. В отличие от Rousettus, который с помощью неспециализированных и относительно низких звуков устраивает себе небольшое эхолокационное приложение к хорошему зрению, мелкие рукокрылые, судя по всему, представляют собой куда более эффективные аппараты для эхонавигации. Вероятно, от их крохотных глазенок проку в большинстве случаев немного. Они живут в мире эха, и возможно, их мозг использует эхо для создания образов сродни зрительным, хотя мы вряд ли в состоянии “представить себе”, на что эти образы могут быть похожи. Шумы, производимые летучими мышами, не просто чуть-чуть выше тех, что можем услышать мы, как, например, ультразвуковой свисток для собак. Во многих случаях они несоизмеримо выше любой ноты, какую мы когда-либо только могли услышать или хотя бы вообразить. Кстати говоря, не слышим мы летучих мышей на свое счастье, ибо орут они так оглушительно, что спать под этот звук было бы невозможно.

Они словно самолеты-разведчики, ощетинившиеся сложнейшей аппаратурой. Их мозги – тонко настроенные компактные устройства, начиненные фантастической миниатюрной электроникой и оснащенные замысловатым программным обеспечением, расшифровывающим сигналы из мира эха в режиме реального времени. Их мордочки зачастую искривлены, как у горгулий, и кажутся отвратительными, если не принимать во внимание то, чем они являются на самом деле – это безупречные конструкции, позволяющие посылать ультразвук в любом нужном направлении.

Хотя мы и неспособны слышать ультразвуковые импульсы этих животных, некоторое представление о происходящем можно получить благодаря машине-переводчику – так называемому детектору летучих мышей. Этот прибор принимает ультразвуковые сигналы через специальный микрофон и превращает каждый импульс в щелчок или гудок, который мы можем услышать через наушники. Если мы придем с таким детектором на поляну, где кормится летучая мышь, мы будем слышать, когда производится тот или иной сигнал, хотя как “звучат” эти сигналы на самом деле, мы все равно не узнаем. Если наша летучая мышь – это представитель повсеместно распространенной группы ночниц Myotis, в обычном режиме исследующий участок своей охоты, то нам будет слышно бубнящее щелканье, примерно десять щелчков в секунду. Это темп стандартного телетайпа или ручного пулемета “Брен”.

Предполагается, что когда летучая мышь таким образом курсирует по окрестностям, ее картина мира обновляется десять раз в секунду. Наша же с вами картина мира обновляется, по-видимому, непрерывно – до тех пор пока мы держим свои глаза открытыми. Представить себе, каково это – иметь картину мира с прерывистой корректировкой, мы можем, используя стробоскоп в ночное время. Это иногда делается на дискотеках и бывает довольно зрелищно. Танцующий человек выглядит как ряд сменяющих друг друга неподвижных изваяний. Очевидно, что чем более высокую частоту миганий мы установим, тем больше то, что мы видим, будет похоже на нормальное “непрерывное” изображение. Стробоскопическое “взятие зрительных проб” с частотой десять раз в секунду будет почти в той же степени, что и “непрерывное” зрение, годиться для многих повседневных целей, но не для того, чтобы поймать мяч или насекомое.

Однако эта частота пробная, используемая летучей мышью при обычном крейсерском полете. Как только ночница замечает насекомое и начинает лететь наперехват, частота ее щелчков возрастает. Импульсы издаются быстрее, чем пули в пулеметной очереди, и вблизи летающей мишени доходят до 200 за секунду. Чтобы это сымитировать, мы должны будем разогнать наш стробоскоп так, чтобы его вспышка мигала в два раза чаще, чем происходят циклические перепады сетевого напряжения, заметные при работе ламп дневного света. Понятно, что в видимом мире, “пульсирующем” со столь высокой частотой, мы будем в состоянии пользоваться нашим зрением без затруднений даже для игры в сквош или в настольный теннис. Если мы допускаем, что мозг рукокрылых выстраивает образы, аналогичные нашим зрительным, то исходя только из частоты импульсов можно предположить, что картина мира, получаемая летучей мышью с помощью эха, не менее подробна и “непрерывна”, чем видимая нами. Разумеется, это не означает отсутствия других причин, в силу которых она может быть менее детализованной.

Тут может возникнуть вопрос: раз летучие мыши способны поднимать “частоту взятия проб” до 200 импульсов в секунду, почему же они не поддерживают ее постоянно на этом уровне? Раз у их “стробоскопа” имеется, как мы видим, “тумблер” частоты, почему же не держать его всегда “повернутым на максимум”, чтобы восприятие мира было настолько четким, насколько это возможно, – на случай любых непредвиденных обстоятельств? Одна из причин заключается в том, что такая высокая частота сигналов годится только для объектов, находящихся поблизости. Если импульс будет совсем уж “наступать на пятки” своему предшественнику, то он смешается с его эхом, возвращающимся от удаленной мишени. Даже если это не проблема, существуют, вероятно, и серьезные экономические причины для того, чтобы не поддерживать частоту импульсов постоянно на максимуме. Производить громкие ультразвуковые сигналы дорого. Это касается и расхода энергии, и износа голосового и слухового аппаратов, а также, возможно, и “машинного времени”. Мозг, занятый обработкой 200 отдельных эхо в секунду, может не изыскать “резервной мощности”, чтобы подумать о чем-нибудь еще. Даже “дежурный” уровень десять импульсов в секунду – это, вероятно, дорогое удовольствие, но все же куда меньшая роскошь по сравнению с максимальным, равным 200 импульсам в секунду. Отдельно взятая летучая мышь, которая резко повысит “дежурную частоту”, израсходует столько дополнительной энергии и т. п., что это не окупится более тонкой отлаженностью сонара. Когда в непосредственной близости от летучей мыши нет никаких движущихся объектов, кроме нее самой, то нет никакой необходимости обновлять картинку чаще, чем раз в десятую долю секунды, потому что за это время изображение меняется несильно. Если же поблизости появляется другой движущийся объект, к примеру летящее насекомое, которое крутится, уворачивается и пикирует, отчаянно стараясь избавиться от преследователя, то дополнительные выгоды летучей мыши оправдывают и, более того, превосходят увеличение издержек. Разумеется, данный анализ затрат и выгод целиком и полностью предположителен, но что-то подобное имеет место почти наверняка.

Инженеру, который приступает к разработке эффективного сонара или радара, очень скоро придется столкнуться с затруднением, вытекающим из необходимости делать импульсы чрезвычайно громкими. А они должны быть громкими, поскольку, когда звук распространяется, его волновой фронт имеет форму бесконечно увеличивающейся сферы. Интенсивность сигнала распределяется, в известном смысле “разбавляется” на всю поверхность этой сферы. Площадь поверхности любой сферы пропорциональна квадрату ее радиуса. Таким образом, по мере того как звуковая волна распространяется, а сфера растет, в каждой отдельной ее точке интенсивность сигнала ослабевает пропорционально не расстоянию от источника (т. е. радиусу), а квадрату этого расстояния. Это значит, что, удаляясь от своего источника (в данном случае от летучей мыши), звук стихает довольно быстро.

Когда этот “разбавленный” звук сталкивается с каким-либо объектом, например с мошкой, он отскакивает от нее рикошетом. Этот отраженный звук, в свою очередь, тоже идет увеличивающимся сферическим фронтом. По тем же причинам, что и в случае с исходным звуком, он ослабевает пропорционально квадрату расстояния от мошки. Когда сигнал в виде эха возвращается к летучей мыши, он ослаблен пропорционально не расстоянию от нее до мошки и даже не квадрату этого расстояния, а скорее квадрату квадрата, четвертой степени. Иными словами, он очень, очень тихий. Эту проблему можно отчасти решить, если направлять звук при помощи некоего подобия мегафона, но для этого летучая мышь уже должна знать направление, в котором находится ее мишень. Как бы то ни было, если летучей мыши требуется получать хоть сколько-нибудь заметное эхо от удаленных объектов, то ее исходный писк должен, несомненно, быть очень громким, а ухо – инструмент, который улавливает эхо, – высокочувствительным к очень тихим звукам. Как я уже упоминал, летучие мыши, в самом деле зачастую вопят как резаные, обладая при этом тончайшим слухом.

И тут возникает затруднение, способное обескуражить инженера, который взялся бы за разработку машины, похожей на летучую мышь. Раз микрофон, или ухо, обладает такой высокой чувствительностью, значит, ему грозит нешуточная опасность быть серьезно поврежденным своими же оглушительно громкими исходящими сигналами. Бесполезно бороться с этой проблемой, уменьшая силу звука, – тогда эхо будет слишком слабым, чтобы его можно было уловить. А против этой проблемы будет бесполезно бороться увеличением чувствительности микрофона (уха) – ведь оно лишь сделает его более уязвимым для повреждения исходящими сигналами (пусть даже они и станут чуточку слабее). Эта дилемма неизбежно следует из огромной разницы в интенсивности между исходящим сигналом и его эхом – разницы, неумолимо навязываемой нам законами физики.

Какой еще выход мог бы прийти в голову нашему инженеру? Когда разработчики радара времен Второй мировой столкнулись с этой проблемой, решение, на которое они натолкнулись, было названо ими “радаром с автоматизированной передачей и приемом”. Этот радар посылал достаточно мощные импульсы, которые вполне могли бы повредить высокочувствительные антенны, ожидающие слабых отраженных сигналов. Но схема “автоматизированной передачи и приема” временно отключала принимающую антенну непосредственно перед испусканием сигнала, а затем снова включала ее – так, чтобы она успела уловить эхо.