Paesaggi di fitness

Da Il quark e il giaguaro, di Murray Gell-Mann

Paesaggi di fitness

Una difficoltà generale si evidenzia quando introduciamo la nozione qualitativa di «paesaggio di fitness». Immaginiamo che i diversi genotipi siano disposti su una superficie orizzontale bidimensionale (in realtà si tratta di uno spazio matematico a molte dimensioni di possibili genotipi). Il valore di fitness di un dato genotipo è rappresentato dall’altezza di un punto; al variare del genotipo, la fitness descrive una superficie (bidimensionale), con moltissime colline e valli, nello spazio a tre dimensioni. I biologi rappresentano convenzionalmente la crescita della fitness con altezze progressivamente maggiori, così che i suoi massimi corrispondono alle cime delle colline e i suoi minimi agli avvallamenti più profondi; io userò invece la convenzione inversa, che è abituale in molti altri campi. Nella mia rappresentazione, quindi, la fitness aumenta con la profondità, e i suoi massimi coincidono con i punti più bassi delle depressioni, come mostra la figura di pagina 285 [qui sotto].

Un paesaggio di fitness: il valore della fitness aumenta al diminuire dell’altezza
Un paesaggio di fitness: il valore della fitness aumenta al diminuire dell’altezza

Il paesaggio è molto complicato, con numerose voragini (massimi locali di fitness) di profondità assai varia. Se l’effetto dell’evoluzione fosse sempre quello di scendere a valle – di migliorare sempre l’adattamento – il genotipo si fisserebbe probabilmente sul fondo di una depressione poco profonda e non avrebbe modo di raggiungere i buchi profondi vicini, cui corrisponde una fitness molto maggiore. Quanto meno, esso dovrebbe muoversi in un modo più complicato di quello di scivolare semplicemente verso valle. Se avesse anche qualche moto casuale in altre direzioni, potrebbe evadere da depressioni poco profonde e trovarne altre più profonde nelle vicinanze. Questi moti casuali non dovrebbero però superare certi limiti, altrimenti l’intero processo cesserebbe di funzionare. Come abbiamo visto in una varietà di situazioni, un sistema complesso adattativo funziona al meglio in una situazione intermedia fra l’ordine e il disordine.

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