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こんばんわ。まえだです。
つくばは雪ですでに窓の外が真っ白になっています。
ネットワークの調子が悪くて自分の研究室からメールが打てない（し、読めな
い）状況のため、レスポンスが悪くて申し訳ありません。
>最初のギャップは
>物理化学的なメカニズムが支配しているとすると、後者のほうは情報数理的な
>メカニズムが支配しているのかもしれません。
なるほど。今、そう言う考え方もあるなぁと思いました。よろしかったらおい
おい情報数理的なメカニズムについてお教えいただけると幸いです。
>たぶん、自然界のメカニズムはただ１つの種が厳密最適解
>を獲得することを目指しているのではなく、種全体、個体全体の平均として最
>適性を高める、もしくは保存維持するように働いているのかもしれないなどと
>考えています。あくまでコンピュータ上のシュミレーションから得た経験にし
>か過ぎないのですが、ある世代に驚異的な最適解を手に入れても、次世代には
>交配によって必ずその最適性を失う（そのかわり、その最適性はまわりまわっ
>て世代全体として保存されているのかも知れませんが）ことは避けられないわ
>けで、上のように想像している訳です。
私の生物観では、生物は集団内でバリエーションを持たせるように変異して、
さまざまな環境変化に対応しているように思えます。
＃同じことを指しているのかも知れませんが。
厳密最適解をある環境下でとった場合、環境の変化がおこるとその解はすな
わち最適ではなくなる（もしかすると生存に対して非常に不利かも知れない）
わけで、ということはそうならない機構が働いているのではないかというふ
うに思います。ただある環境に固定された場合は確かにある範囲で最適にな
るように変異している（古典的なダーウィンフィンチの例のように）ケース
もあるわけなので、この２つの機構が複合化しているのではないのだろうか
と個人的には考えています。
>ただ、簡単なシュミレーションでしか
>ありませんが、遺伝的アルゴリズムのモデルでは Population 全体として階段
>上にその適性の平均が増していくことは最近の論文で論じられているところで
>す。つまりブレークスルーが間欠的に適性を押し上げていくわけです。そうい
>う意味では常に最適な解へ（そして適性を失うことへ）の道程にあるといって
>もいいのかもしれません。
遺伝的アルゴリズムは遺伝の法則の一部を模倣したものでしかないような気
がするので、それをもとに生命現象を論じるのはちょっと危険な気もしない
ではありません。
>生物学の見識が無いのがバレバレですね。実際ほとんど何もないことを告白致
>します。ただ、ここに挙げられている変換メカニズムも組合せ的なものと解釈
>してもよいのでしょうか。そうするとやはり、自然界でも遺伝子の組合せ変換
>だけで膨大な解空間を探索していることになるのですね。
えっと、情報関係はそれほど詳しくないので組み合わせ的というイメージが
ちょっとわかないんですが、具体的にはどういう感じなんでしょうか？
私が挙げたものをちょっとだけ説明しますと、
重複：遺伝子のあるブロックが他の（あるいは同じ）遺伝子の別の部分に存在
する
欠損：遺伝子のあるブロックがそのまま抜け落ちる
フレームシフト：DNAの配列のうち１つだけが抜け落ちることによって、蛋白質
として別のものをコードするようになる（たいていの場合は機能を果たさな
いことが多い）
という感じです。
生化学、細胞生物学一般について辞書がわりに使うなら
細胞の分子生物学 第３版 Watson他著 中村桂子他訳 教育社
がよい教科書です。
＃第２版を学生時代に大枚はたいて買いました。さすがに輪読で使った以外は
＃辞書としてしか使ってませんけどね。
>ということは、別の原子でも条件が揃えば生命の Device ができるということ
>でしょうか（少し深読みかなぁ）。
地球上で炭素系の生命が進化したように、別の惑星ではケイ素系の生命がある
かも知れないというような話が「コスモス」で出ていたように思います。
＃出典の記憶はあやふやです。
関東地方のみなさん、雪には御注意くださいませ。
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MAEDA Miki
(>_<) mmaeda@***.***
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