Fitness Landscapes

Fitness Landscapes

The first time I saw a fitness landscape cartoon (in Garrett Hardin’s Man And Nature, 1969), I knew it was giving me advice on how not to get stuck over-adapted—hence overspecialized—on some local peak of fitness, when whole mountain ranges of opportunity could be glimpsed in the distance, but getting to them involved venturing “downhill” into regions of lower fitness. I learned to distrust optimality.

Fitness landscapes (sometimes called “adaptive landscapes”) keep turning up when people try to figure out how evolution or innovation works in a complex world. An important critique by Marvin Minsky and Seymour Papert of early optimism about artificial intelligence warned that seemingly intelligent agents would dumbly “hill climb” to local peaks of illusory optimality and get stuck there. Complexity theorist Stuart Kauffman used fitness landscapes to visualize his ideas about the “adjacent possible” in 1993 and 2000, and that led in turn to Steven Johnson’s celebration of how the “adjacent possible” works for innovation in Where Good Ideas Come From.

The man behind the genius of fitness landscapes was the founding theorist of population genetics, Sewell Wright (1889-1988). In 1932 he came up with the landscape as a way to visualize and explain how biological populations escape the potential trap of a local peak by imagining what might drive their evolutionary “path” downhill from the peak toward other possibilities. Consider these six diagrams of his :

[Image credit: © Sewall Wright, The Role of Mutation, Inbreeding, Crossbreeding, and Selection in Evolution, Sixth International Congress of Genetics, Brooklyn, NY: Brooklyn Botanical Garden, 1932.]

The first two illustrate how low selection pressure or a high rate of mutation (which comes with small populations) can broaden the range of a species whereas intense selection pressure or a low mutation rate can severely limit a species to the very peak of local fitness. The third diagram shows what happens when the landscape itself shifts, and the population has to evolve to shift with it.

The bottom row explores how small populations respond to inbreeding by wandering ineffectively. The best mode of exploration Wright deemed the final diagram, showing how a species can divide into an array of races that interact with one another. That jostling crowd explores well, and it can respond to opportunity.

Fitness landscapes express so much so economically. There’s no better way, for example, to show the different modes of evolution of a remote oceanic island and a continental jungle. The jungle is dense and “rugged” with steep peaks and valleys, isolating countless species on their tiny peaks of high specialization. The island, with its few species, is like a rolling landscape of gentle hills with species casually wandering over them, evolving into a whole array of Darwin’s finches, say. The island creatures and plants “lazily” become defenseless against invaders from the mainland.

You realize that for each species, its landscape consists almost entirely of other species, all of them busy evolving right back. That’s co-evolution. We are all each other’s fitness landscapes.

by/in:

Español: (por afinar)

La primera vez que vi un dibujo animado de la aptitud del paisaje (en el Hombre Garrett Hardin Y la Naturaleza, 1969), yo sabía que me estaba dando consejos sobre cómo no quedar atrapado sobre-adaptado de ahí superespecializado-en algún pico local de la aptitud, cuando toda la montaña rangos de oportunidad se vislumbraba a lo lejos, pero para llegar a ellos involucrados aventurarse “cuesta abajo” en las regiones de menor aptitud. He aprendido a desconfiar de optimalidad.

“Gimnasio paisajes” (a veces llamado “adaptive paisajes”) sigue girando cuando las personas tratan de averiguar cómo funciona la evolución o la innovación en un mundo complejo. Una crítica importante por Marvin Minsky y Seymour Papert del optimismo inicial acerca de la inteligencia artificial advirtió que los agentes aparentemente inteligentes tontamente que “subida de la colina” a los picos locales de optimalidad ilusorio y se quedó allí. Complejidad teórico Stuart Kauffman utilizado paisajes de fitness para visualizar sus ideas sobre la “posible adyacente” en 1993 y 2000, y que a su vez condujo a la celebración de Steven Johnson de cómo los “adyacentes posible” obras para la innovación en donde las buenas ideas vienen.

El hombre detrás del genio de la aptitud paisajes fue el teórico fundador de la genética de poblaciones, Sewell Wright (1889-1988). En 1932 se le ocurrió el paisaje como una manera de visualizar y explicar cómo las poblaciones biológicas escapar de la trampa potencial de un pico local, imaginando lo que podría impulsar su evolución “camino” hacia abajo desde la cima hacia otras posibilidades. Tenga en cuenta estos seis diagramas suyas:

 

[Crédito de la imagen: © Sewall Wright, El papel de la mutación, consanguinidad, el cruzamiento y selección de la evolución, Sexto Congreso Internacional de Genética, Brooklyn, Nueva York:. Brooklyn Botanical Garden, 1932]

Los dos primeros ilustrar cómo la presión de selección baja o una alta tasa de mutación (que viene con poblaciones pequeñas) puede ampliar el rango de una especie mientras que la presión de selección intensa o una baja tasa de mutación puede limitar severamente una especie a la cúspide de la aptitud local. El tercer diagrama muestra lo que sucede cuando el propio paisaje cambia, y la población tiene que evolucionar a cambiar con él.

La fila inferior explora cómo las poblaciones pequeñas responder a la endogamia en su vagar inútilmente. El mejor modo de exploración Wright considera el diagrama final, que muestra cómo una especie se puede dividir en una serie de carreras que interactúan uno con el otro. Esa multitud empujones explora bien, y que pueda responder a las oportunidades.

Paisajes Gimnasio expresar tanto económicamente. No hay manera mejor, por ejemplo, para mostrar los diferentes modos de evolución de una remota isla oceánica y una selva continental. La selva es densa y “robusto”, con picos escarpados y valles, aislando innumerables especies en sus picos pequeños de alta especialización. La isla, con sus pocas especies, es como un paisaje ondulado de suaves colinas con especies errantes casualmente sobre ellos, convirtiendo en toda una serie de pinzones de Darwin, por ejemplo. Las criaturas de la isla y las plantas “perezosa” convertirse indefenso contra los invasores de la península.

Te das cuenta de que para cada especie, su paisaje se compone casi enteramente de otras especies, todas ellas ocupadas en evolución seguida. Es co-evolución. Somos todos unos a otros paisajes de fitness.

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3 comments

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