محمد محمود يكتب: اختيار الحشرات لأقرب الطرق في تنقلاتها هي حقيقة تنسف خرافة التطور

  • جداريات Jedariiat
  • الثلاثاء 01 أغسطس 2023, 04:06 صباحا
  • 332

هل يمكن أن تنتج أخطاء نسخ معادلات رياضية و نماذج حسابية يتعب الخبراء لإنتاجها؟ هل يمكن اختزال كل العلوم و شهادات الدكتوراه التي يحصل عليها العلماء في عملية عشوائية قادرة على إنتاج نفس المستوى من الدقة عن طريق أخطاء في النقل فقط أن تم إعطاءها الوقت الكافي؟ هل من يقول هذا يصدق العلم أو يحترمه حتى؟ أم أنه مدفوع بدوافع أخرى تجعله يسفه كل انجازات البشرية عبر التاريخ بما في ذلك انجازاته هو نفسه لأسباب أيديولوجية؟

تعتبر مشكلة الترحال traveling sales man problem من المشاكل التي يتم تطوير برامج كمبيوتر خاصة لحلها وتعريفها باختصار: لدينا عدة نقاط يجب أن نصل اليها كلها وهي موزعة بحيث يمكن ربطها معا بشبكة من الطرق وسلوك عدد كبير من المسارات بينها فما هو المسار الأفضل والأقصر؟ ولكن ويا للعجب ما قد يتعب فيه المهندسون والرياضيون قد تقوم به الحشرات بل والكائنات وحيدة الخلية بسهولة فهل فعلت ذلك بفضل أخطاء النسخ بينما يفعلها المهندسون بالعلم والحسابات؟

إن مسألة وجود خوارزمية لحساب وتحديد المسار وما هو أقصر طريق نحو نقطة بعينها هذه قد حدثت فيها أبحاث مبهرة على بعض من أبسط الكائنات إذ وجد العلماء كائنات وحيدة الخلية قادرة على تحديد أقصر مسار بين عدة نقاط مرتبطة بشبكة من الطرق الممكنة وهو ما يسمى بمشكلة الترحال Traveling Salesman Problem في علوم الرياضيات وتتطلب أحيانا حواسب إلية وبرامج خاصة لحلها وإيجاد أقصر وأفضل مسار يمر بجميع النقاط المطلوبة ومع ذلك تحتوى كائنات وحيدة الخلية كالأميبا على برمجة سلوكية تؤهلها لحل المشكلة من أجل الوصول إلى طعامها

The problem is NP-hard, meaning that as the number of cities increases, the time needed for a computer to solve it grows exponentially. The complexity is due to the large number of possible solutions. For example, for four cities, there are only three possible routes. But for eight cities, the number of possible routes increases to 2520....the amoeba doesn’t have to calculate every individual path like most computer algorithms do. Instead, the amoeba just reacts passively to the conditions and figures out the best possible arrangement by itself. What this means is that for the amoeba, adding more cities doesn’t increase the amount of time it takes to solve the problem.

LISA ZYGA, “AMOEBA FINDS APPROXIMATE SOLUTIONS TO NP-HARD PROBLEM IN LINEAR TIME” PHYS.ORG DECEMBER 20, 2018

وقد تم القيام ببضعة تجارب يتم فيها وضع الخلايا على خريطة لدولة ككندا أو اليابان أو الولايات المتحدة أو بريطانيا مع توزيع الطعام في أماكن مقابلة للمدن الرئيسية فاذا بالعفن يرسم طرقا مقابلة لشبكة الطرق السريعة في هذه البلد (التي لم يحددها المهندسون بناءً على أخطاء النسخ والصدفة والعشوائية بل بناء على محاولة تحديد أفضل الطرق لربط المدن) ويمر عبرها متخذا أفضل المسارات

...fantastically efficient at finding the quickest route to food. When he placed rolled oats over the country’s population centers and a slime mold culture over Toronto, the organism grew its way across the Canadian map, sprouting tentacles that mimicked the Canadian highway system. It’s an experiment that’s been replicated globally several times now—in Japan, the UK, and the United States—all with a similar outcome. 

Rebecca Jacobson “Slime Molds: No Brains, No Feet, No Problem” PBS Newshour (Apr. 5, 2012)

In 2010 he and his colleagues placed a slime mold in the middle of a map of Spain and Portugal, with pieces of food on the largest cities. The slime mold grew a network of tentacles that was nearly identical to the actual highway system on the Iberian Peninsula. “If some countries started to build highways from scratch, I would recommend to them to follow the slime mold routes,” Dr. Adamatzky said...simulate a nuclear disaster. He and his colleagues grew a slime mold network of highways for Canada, then placed a crystal of sea salt — which repels slime molds — on the map where the Bruce nuclear power plant is located, on Lake Huron in Ontario. The slime mold abandoned its tendrils near the salt and then grew a new highway pattern that efficiently rerouted food across Canada. “Reactions to spreading contamination may shed some light what would happen if real disasters occur,” Dr. Adamatzky said.

Carl Zimmer, "Can Answers to Evolution Be Found in Slime?" New York Times (Oct. 3, 2011)

"Slime mold mimics Canadian highway network" ScienceDaily March 26, 2012

و قد وجدت الأبحاث أن النحل أيضا يمتلك خوارزميات قادرة على حل نفس المشكلة للتنقل بين مصادر الغذاء بترتيب محطات الرحلة  لاستخدام أقصر طريق لتوفير الطاقة

Bees can solve complex mathematical problems which keep computers busy for days, research has shown...The insects learn to fly the shortest route between flowers discovered in random order, effectively solving the "traveling salesman problem"...Foraging bees solve traveling salesman problems every day. They visit flowers at multiple locations and, because bees use lots of energy to fly, they find a route which keeps flying to a minimum...After exploring the location of the flowers, the bees quickly learned to fly the best route for saving time and energy.

Reed, B. “Bees’ tiny brains beat computers, study finds” The Guardian, October 24, 2010

M. L. Lihoreau, et al. 2010.. "Travel Optimization by Foraging Bumblebees through Readjustments of Traplines after Discovery of New Feeding Locations." The American Naturalist.17

والحقيقة أن المسألة ليست بهذا التعقيد بل أعقد لأن النحل لا يحتاج فقط لحساب أقصر طريق ولكن يحتاج لتحديد أقصر طريق بين ماذا أو بعبارة أخرى تحديد أي الأزهار التي وجدها مستكشفو الخلية سيزورها في هذه الجولة وهذا قرار ليس عشوائي بالمرة بل يعتمد على تجارب مسبقة علمته كميات الرحيق التي تنتجها الأزهار المختلفة على مدار اليوم وهذا بعد جديد متغير يضاف إلى الحسابات والمعادلات المطلوبة.

Flowers at different localities produce different amounts of nectar at different times of the day, a factor accounted for by bees when planning the most productive foraging flights

Jürgen Tautz "The Buzz about bees: Biology of a SuperOrganism" (2008) : p. 86

ومن الحلول الفردية إلى الحلول الجماعية وجدت الأبحاث أن النمل الذي يعيش وسط أغصان متشابكة يواجه نفس المشكلة ولكن خوارزمية عامة تحكم معدل وضع المواد التي يضعها النمل كعلامات طريق ومعدل حركة النمل عبر الشبكة إلى جانب فترة بقاء المواد الكيميائية قبل تطايرها تقود في النهاية إلى معرفة أقصر الطرق من إجمالي سلوك أفراد المستعمرة و توزيعهم للأثار عبر الشبكة

Textbook algorithms for this problem find optimum solutions using knowledge of the entire network...no ant has any global information about the network. Observations of turtle ants in the field show that a colony’s trail network approximately minimizes the number of vertices....In summary, our model for how ant trails change over time contributes to the synergistic exchange between biology and computer science, providing a plausible explanation for how turtle ant colonies can find paths that minimize the number of vertices, and suggesting a surprising algorithm for the shortest path discovery, by increasing the flow rate, applicable to distributed engineering systems.

Shivam Garg et al., "Distributed algorithms from arboreal ants for the shortest path problem" PNAS Vol. 120 | No. 6 (January 30, 2023)

لاحظ كيف يعترفون أن الأسلوب الذي يتبعه المبرمجون يتطلب معرفة مسبقة بشبكة المسارات بينما التقنية التي يستخدمها النمل لا تتطلب ذلك مما يجعلها أفضل وقادرة على العمل بمتطلبات أقل وفي ظروف مختلفة وطبعا التقنية الأقل صنعتها عقول المبرمجون والتقنية الأصعب صنعتها "أخطاء نسخ". 



تعليقات