THE INTELLIGENCE OF EVOLUTION

1. THE INTELLIGENCE OF EVOLUTION Can an intelligence create another intelligence more intelligent than itself ? Proseminar: „Wege zur Künstlichen Intelligenz“ Vortrag vom 14.11.01 von Krzysztof Domanski und Simon Strecker

2. Gliederung • Einführung und Gliederung • Crashkurs DNA • Fehlerkorrektur • DNA Computer • Die Intelligenz der Evolution • Enthropie • Das entstehen komplexer Organe • Weasel Applet

3. DNA • Ein in sich gewundener Doppelstrang aus Phosphat und Zucker • 4 Basen • Adenin, Thymin • Cytosin, Guanin • 3 Buchstaben = 1 Wort =64 • Alle .35 Nanometer eine Base • 10 Basenpaare = 360 Grad • 6 Milliarden Basen??

4. Proteinsynthese DNA dient der Proteinsynthese DNA wird aufgetrennt An einem DNA Strang wird ein komplementärer Strang aufgebaut=m-RNA Die m-RNA verlässt den Zellkern und wird von einem Ribosom gelesen.

5. Durch Enzyme werden Aminosäuren an kurze RNA Sequenzen mit 3 Basen gekuppelt. Das entstandene Konstrukt heist t-RNA Jede Sequenz ist zu einer Aminosäure kompatibel. Im Ribosom werden die umherschwebenden t-RNA anhand ihres Basentriplets entlang des m-RNA Stranges angeordnet. Dadurch entsteht eine Aminosäurekette, auch Protein genannt.

6. TTT Phe TCT Ser TAT Tyr TGT Cys TTC Phe TCC Ser TAC Tyr TGC Cys TTA Leu TCA Ser TAA STOP TGA STOP TTG Leu TCG Ser TAG STOP TGG Trp CTT Leu CCT Pro CAT His CGT Arg CTC Leu CCC Pro CAC His CGC Arg CTA Leu CCA Pro CAA Gln CGA Arg CTG Leu CCG Pro CAG Gln CGG Arg ATT Ile ACT Thr AAT Asn AGT Ser ATC Ile ACC Thr AAC Asn AGC Ser ATA Ile ACA Thr AAA Lys AGA Arg ATG Met ACG Thr AAG Lys AGG Arg GTT Val GCT Ala GAT Asp GGT Gly GTC Val GCC Ala GAC Asp GGC Gly GTA Val GCA Ala GAA Glu GGA Gly GTG Val GCG Ala GAG Glu GGG Gly Proteine Die kleinsten Proteine haben 10 Aminosäuren die größten ca 1000. Bei einer Sequenz aus vier Aminosäuren gibt es bereits 160.000 Kombinationsmöglichkeiten. Proteine steuern den Organismus Nur 3% bis 5% der DNA kodieren Proteine

7. Duplikation der DNA zur Zellteilung Ähnlich wie Transskription DNA wird von einem Ende her aufgetrennt Es bilden sich an beiden Strängen komplementäre Stränge Am Ende liegen zwei komplette DNA Stränge vor. Beide bestehen aus einem alten und einem neu zusammengesetzten Strang Dauer 8 Stunden Fast fehlerfrei

8. Fehlerbehebung • Fehler durch: • falschen Einbau einer Base • Beschädigung eines DNA Stranges durch energiereiche Strahlung • durch Chemikalien Reparatur durch verschiedene Enzyme Fehler die in der Regel erkannt und behoben werden: Zwei nicht komplementäre Basen bilden ein Basenpaar. Ein Strang weist eine Lücke auf. Durch die Spiegelung ist die DNA mit einem RAID 1 System vergleichbar. Also der kompletten Spiegelung von einer Platte

9. DNA - Programme Das Programmier in DNA

10. Ungeachtet ihrer respektablen Komplexität, haben biologische und mathematische Operationen gleiche Eigenschaften: Die sehr komplizierte Struktur einer lebenden Kreatur ist das Ergebnis angewendeten simplen Operationen von startenden Informationen kodiert in a DNA Sequenz . Das Ergebnis f(w) einer angewandeten, addierbaren Funktion auf ein Argument w kann man erhalten durch das Addieren einer Kombination von simplen Basis Funktionen zu w. Aus diesen Gründen kann man die DNS zum kodieren von simplen mathematischen Funktionen verwenden.

11. Bei einen binären Rechner haben wir zwei Zustände: {0,1} Bei einen DNS Computer Haben wir vier Zustände: {A,T,C,G} O A G 1 T C Das Bedeutet aber nicht das die vier Zustände alle ineinander übergehen können, sondern das wir die Möglichkeit haben etwas anders zu Speichern und zu Programmieren.

12. Figur eins zeigt uns ein Diagramm des Problems des Handelsreisenden. Das Ziel ist es einen Weg zu finden von Start bis zum Ende, gehend nur einmal durch jeden Punkt. Dieses Problem ist schwer für konventionale Computer, weil sie jeden Weg einzeln bearbeiten müssen. Die konventionale Computer sind gut in Mathe, aber zeigen bei „key-into-lock“ Problemen Schwächen. Die DNA Computer lösen solche Probleme sehr gut, aber sind viel langsamer bei der Multiplikation.

13. Die Lösung des Problems ist der folgende Algorithmus (gilt für alle Computer): Generiere zufällige Wege durch den Graphen. Behalte nur die Graphen mit den grünen Start und einem roten Ende. Behalte nur die Graphen mit den sieben Städten. Behalte nur die Graphen welche durch jeden Punkt nur einmal laufen. Diese Aufgabe ist nicht besonders Schwer selbst die konventionalen Computer haben da bei sieben Städten noch keine Probleme. Aber bei 1000 Städten wird es anders, da haben selbst die Superrechner schon große Probleme.

14. Schritt 1: Erschaffe eine einmalige DNS Sequenz für jede Stadt, aus den vier Aminosäuren. A = Adenin T = Thymin C = Cytosin G = Guanin Erschaffe für jeden Weg z. b.: von A nach B, eine passende Sequenz mit der Hälfte von Stadt A und der Hälfte von B.

15. Schritt 2: Die DNS verbindet sich in allen möglichen Kombinationen. Was bleibt ist: man muss die richtige Antworten aus den allen Kombinationen aus zu sieben. Schritt 3: Das separieren von den DNS Stücken die Sieben Städte lang sind erfolgt durch das Gewicht der DNS Stücke. Schritt 4: Durch Magneten werden die DNS Stücke, die nacheinander durch alle Städte gehen festgehalten. Während alle anderen weggewaschen werden. Schritt 5: Alles was übrig bleibt sind die Lösungen, welche den Weg von A, B, C, D, E, F, G beschreiben.

16. ...ist das Maß der Unordnung innerhalb eines Systems. • Wir kennen 4.Arten • von Systemen in der • Thermodynamik. • Isolierte System • Adiabatische System • Geschlossene System • Offene System Die Entropie...

17. In der Natur sind entropiereiche, ungeordnete Zustände wahrscheinlicher als entropiearme, geordnete. Ein geordnetes System geht recht schnell wieder in einen ungeordneten Zustand über, während ein ungeordnetes System nie spontan in ein geordnetes übergeht. Geordnete Zustände gehen sehr leicht in ungeordnete über, der umgekehrte Weg erfordert Energie

18. Ein geordneter Zustand ist meistens künstlich und wurde erzeugt unter Aufwand von Energie. Energie U ist die gesamte Energie in einen gesch. System Energie dU ist die erforderliche Energie um ein geordneten Zustand zu erzeugen. U dU Energie dU

19. Lebewesen stellen hochgeordnete Gebilde dar, die eigentlich im Laufe der Zeit zu Asche zerfallen müssten. Warum existieren Lebewesen trotzdem? Weil sie ständig Energie (Nahrung, Sonnenlicht) zuführen, um den Zustand der geringen Entropie aufrecht zu erhalten. Außerdem geben Lebewesen überschüssige Entropie an die Umwelt ab: Tiere nehmen entropiearme Nährstoffe wie Glucose auf und stellen daraus entropiereiche Produkte wie Kohlendioxid und Wasserdampf her. Bsp: An heterotrophen Lebensformen ( Tiere ).

20. Wie groß wird die Wahrscheinlichkeit sein, beim Würfeln mit drei Würfeln spontan einen geordneten Zustand herzustellen, z.B. drei Sechsen oder drei Vieren zu würfeln? Die Wahrscheinlichkeit, mit drei Würfeln drei Sechsen zu werfen, ist dann 1/6 * 1/6 * 1/6 = 1/216. Wir halten also fest: Die Wahrscheinlichkeit, dass aus Unordnung spontan Ordnung entsteht, ist äußerst gering. Entsprechend groß ist die Wahrscheinlichkeit, beim Würfeln nicht drei Sechsen gleichzeitig zu werfen: 1 - 1/216 = 215/216. Also: Zustand geringer Entropie = unwahrscheinlicher Zustand Zustand hoher Entropie = wahrscheinlicher Zustand.

21. Evolution Problem: Entstehung komplexer Organe Standard Beispiel: Auge Dawkins: The blind Watchmaker Unterschiedliche Ansichten 1.  Could the human eye have arisen directly from something slightly different from itself, something that we may call X? 2.  Is there a continuous series of Xs connecting the modern human eye to a state with no eye at all? 3.  Considering each member of the series of hypothetical Xs connecting the human eye to no eye at all, is it plausible that every one of them was made available by random mutation of its predecessor? 4.  Considering each member of the series of Xs connecting the human eye to no eye at all, is it plausible that every one of them worked sufficiently well that it assisted the survival and reproduction of the animals concerned?

22. Die Methode der Evolution Evolution geht zufällig vor. Erfolg zeichnet durch das Überleben des gesamten Lebewesens aus Methode ist sehr mächtig. Weasel Applet Die Evolutionsmethode kann effektiv zum Lösen von „echten“ Problemen verwendet werden http://home.pacbell.net/s-max/scott/weasel.html