게임이론 27, 이기적 유전자

이기적 유전자, 게임이론

생물 학자들은 게임 이론을 적용 할 때 사회 과학자보다 훨씬 더 많은 데이터를 가지고 있기 때문에 큰 이점이 있습니다.

 

자연 선택은 다양한 종류의 다양한 종을 생성했으며, 그 중 일부는 너무 이상하고 훌륭하기 때문에 합리적인 설명을 무시하는 것처럼 보입니다.

 

그러나 Hymenoptera의 특이한 유전학이 특정 종의 꿀벌에서 불평등 한 성비를 설명하는 이유를 알기 위해 마침내보다 더 만족스러운 것은 무엇일까요? 아니면 왜 블루 킬 해파리의 매우 다른 두 가지 변종이 같은 호수에서 함께 공존하는 것입니까? 그러한 예 앞에서 진화론을 부정하는 것은 마치 갈릴레오의 망원경을 들여다 보지 않은 신학자를 모방하는 것과 같습니다.

적자 생존

더욱 주목할만한 사실은 장난감 게임 중 가장 까다로운 게임조차도 일부 동물 행동을 성공적으로 모델링하기에 충분할 때가 있다는 것입니다. 예를 들어 번식이 새들 사이에서 성이 없다거나 진화 과정이 결정 론적이라고 믿는 사람은 아무도 없습니다. 그러나 물리학에서와 같이, 그러한 영웅적인 단순화의 결과로 생기는 모델은 때때로 데이터를 현저하게 잘 맞춥니다.
허버트 스펜서 (Herbert Spencer)는 다윈의 진화론을 적자 생존이라고 요약했습니다. 우리가 왜 그렇게 행동하는지 동물에게 물었을 때 저희는 대체 행동 특성이 왜 덜 적합했는지 설명하는 대답을 찾습니다. 그러나 어떻게 적합성을 정의 할 수 있습니까?


빌 해밀턴 (Bill Hamilton)의 정의에 따르면, 동물 행동을 모델링하는 것이 때로는 게임의 내쉬 균형을 찾는 데로 피할 수밖에 없습니다. 그는 행동 특성의 적합성을 현재 세대에서 사용되는 특성의 결과로 특성을 다음 세대로 옮기는 평균 추가 어린이 수로 간주했습니다. 이 정의를 통해 행동 특성은 전략과 유용성으로 식별 할 수 있습니다.


동물들이 경쟁 할 때, 우연히 기회가 관련 인구 집단에서 둘 이상의 개인을 선택하여 게임을하는 것을 상상할 수 있습니다. 생태계의 유명한 예로 포식자 – 먹이 게임이 있습니다. 그 결과 캐나다의 스라소니와 산토끼가 무기한으로 순환합니다. 그러나이 장에서는 안정적인 결과를 얻는 한 종에서 수행되는 게임에 초점을 맞출 것입니다. 예를 들어, 짝짓기를 시도 할 때 남성 배설물 파리가 특정 암소에서 얼마나 오래 기다릴 것인지 결정하는 것은 무엇입니까? 전략적 문제는 모든 배설 파리에 대해 동일하기 때문에 대칭 게임의 대칭 Nash 평형에주의를 기울일 수 있습니다.

대칭 게임

대칭 게임은 모든 플레이어에게 똑같이 보입니다. 대칭 평형에서 모든 플레이어는 동일한 전략을 사용합니다. 내쉬의 정리의 변형은 모든 유한 대칭 게임이 적어도 하나의 대칭 내쉬 균형을 갖는다는 것을 보여줍니다.
불행하게도, 철학적 인 물은 누가 진화론 적 게임에서 플레이어로 취급되어야하는지, 누가 무엇을해야하는지에 대한 논란에 의해 빗나갑니다. 전체 종개별 동물 유전 물질의 포장 또는 개별 유전자 제목에서 모두 그렇습니다.

리처드 도킨스의 이기적 유전자

리처드 도킨스의 이기적 유전자는 그 가이 문제에 관해 어디에 있는지 말해주는 것처럼 보이지만 사실 복제 된 모든 것이 진화론적 게임의 기본 단위로 간주 될 수 있다는보다 정교한 견해를 취합니다.
노파와 마찬가지로 저는 도킨스가 유전자가 단지 분자이며 자유 의지를 가질 수 없다는 것을 깨닫지 못해 힘든 시간을 보냈습니다. 분들은 게임 이론이 진화 생물학에 성공적으로 적용될 수 있다는 사실을 종종 역설적으로 느낍니다. 곤충은 게임에서 어떻게 플레이어가 될 수 있습니까? 곤충은 추론 할 수 없습니다. 그들의 행동은 대체로 본능적입니다. 그들은 단지 그들이 하도록 프로그래 된 것을 합니다.

역설에 대한 해결책은 게임 속의 플레이어가 연구중인 동물이 될 필요가 없다는 것입니다. 조사되는 행동이 대체로 본능적 인 경우 동물의 유전자에 코딩됩니다. 컴퓨터의 프로그램이 저장되는 부분 인 자연스러운 컴퓨터의 하드웨어의 일부로 유전자를 생각할 수 있습니다. 일부 프로그램은 동물의 행동을 제어합니다.

컴퓨터 프로그램의 중요한 특성은 한 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 복사 할 수 있다는 것입니다. 컴퓨터 바이러스는 한 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 자신을 복사합니다. 그들은 스스로 복제하고 있습니다. 동물의 유전자에 각인 된 프로그램 또한 자기 복제 적입니다. 그러나 복제는 컴퓨터 바이러스 복제에 비해 상당히 복잡합니다. 자연은 하나의 자연 컴퓨터에서 다른 컴퓨터로 프로그램을 복사 할뿐만 아니라 프로그램을 복사 할 수있는 새로운 자연 컴퓨터를 만들어야합니다. 크릭 (Crossry)과 왓슨 (Watson)은 자연이 어떻게 이중 나선의 장치를 사용하여이 트릭을 작동시키는지를 발견 한 것은 위대한 과학 모험 이야기 중 하나입니다. 그러나 그 스릴은 다른 곳에서도 즐길 수 있어야합니다. 여기서 중요한 것은 두 가지를하는 무언가가 존재한다는 것을 이해한다는 것입니다.

자신을 복제합니다.
게임에서 전략적 행동을 결정합니다.
이 두 속성을 걸 수있는 모델에서 무언가를 찾을 때마다이를 복제 자라고합니다.

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