Бактерии — это одни из самых распространенных и простых живых организмов на Земле. Они состоят из одной клетки, которая не имеет ядра и других сложных структур. Однако это не значит, что бактерии не способны к сложному поведению. Напротив, бактерии обладают удивительной способностью адаптироваться к изменяющимся условиям окружающей среды и принимать рациональные решения. Как они это делают? Оказывается, что бактерии могут прогнозировать будущее на основе информации из прошлого.
Прогнозирование будущего — это важная задача для любой системы, будь то человек, бактерия или робот. Прогнозирование позволяет системе антиципировать возможные события и подготовиться к ним заранее. Например, когда мы переходим дорогу, мы предсказываем, где будет машина через несколько секунд, и выбираем безопасный момент для перехода. Аналогично, когда бактерия находится в среде, где периодически меняется концентрация питательных веществ, она предсказывает, когда наступит следующий период изобилия или голода, и регулирует свой обмен веществ соответственно. Чем лучше система может прогнозировать будущее, тем больше у нее шансов на выживание.
Но как бактерии могут прогнозировать будущее, если они не имеют мозга или памяти?
Оказывается, что бактерии используют для этого специальные белки и энергию в клетке, которые образуют так называемые биохимические сети. Биохимические сети — это наборы химических реакций, которые происходят внутри клетки и регулируют ее функции. Например, одна из таких сетей — это сеть лактозного оперона, которая контролирует, когда бактерия E. coli должна использовать лактозу (молочный сахар) в качестве источника энергии. Сеть лактозного оперона состоит из трех генов, которые кодируют белки, необходимые для переваривания лактозы, и одного регуляторного гена, который кодирует белок, который подавляет выражение этих трех генов. Когда в среде нет лактозы, регуляторный белок связывается с ДНК и блокирует транскрипцию трех генов. Когда в среде появляется лактоза, она связывается с регуляторным белком и отрывает его от ДНК, что позволяет транскрипции трех генов и синтезу белков для переваривания лактозы.
Сеть лактозного оперона является примером биохимической сети, которая хранит информацию о прошлом состоянии среды. Когда в среде есть лактоза, клетка активирует синтез белков для ее использования. Когда в среде нет лактозы, клетка деактивирует синтез белков и экономит энергию. Однако этот процесс не мгновенный. Существует некоторая задержка между тем, когда клетка обнаруживает лактозу, и тем, когда она начинает ее использовать. Эта задержка зависит от скорости распада белков, которые переваривают лактозу. Если эти белки распадаются быстро, то клетка быстро адаптируется к изменению среды. Если эти белки распадаются медленно, то клетка сохраняет способность использовать лактозу даже после того, как она исчезла из среды. Таким образом, скорость распада белков определяет длительность памяти клетки о прошлом состоянии среды.
Память клетки о прошлом состоянии среды может быть полезной для прогнозирования будущего состояния среды. Если в среде периодически меняется концентрация лактозы, то клетка может использовать свою память для антиципации следующего периода изобилия или голода. Например, если в среде есть цикл из 24 часов, когда лактоза появляется каждые 12 часов на 1 час, то клетка может настроить свою память так, чтобы она была активна в течение 11 часов после появления лактозы. Тогда клетка будет готова к использованию лактозы, когда она снова появится в среде. Если же клетка не имеет памяти или имеет слишком короткую или слишком длинную память, то она будет тратить лишнюю энергию на синтез или поддержание белков, которые не нужны в данный момент.
Как же клетка настраивает свою память на оптимальную длительность?
Оказывается, что это зависит от того, какая информация является самой предсказательной для прогнозирования будущего. Если в среде есть регулярный цикл, то самая предсказательная информация — это то, сколько времени прошло с момента последнего появления лактозы. Эта информация позволяет клетке оценить, когда она снова появится. Однако получение этой информации требует большого количества белков и энергии. Поэтому клетка может решить хранить менее предсказательную, но дешевле информацию — например, то, была ли лактоза в среде в прошлом или нет. Эта информация позволяет клетке оценить, какова вероятность того, что она снова появится. Исследователи из группы теории Питера Рейна тен Вольде из лаборатории AMOLF обнаружили, что бактерии E. coli используют именно этот принцип. Они показали, что E. coli не хранит самую предсказательную информацию, а хранит информацию с лучшим соотношением цены и качества. Это означает, что E. coli предпочитает хранить больше информации, которая менее точна, но дешевле, чем меньшее количество информации, которая более точна, но дороже. Таким образом, E. coli делает наилучший возможный прогноз при заданном бюджете в терминах белков и энергии.
Этот принцип можно проиллюстрировать на примере перехода дороги. Самая ценная информация для этого — это то, где находится машина сейчас. Если мы знаем это, мы можем безопасно перейти дорогу. Однако получение этой информации требует большого внимания и концентрации. Поэтому мы можем решить хранить менее ценную, но дешевую информацию — например, то, где была машина 10 секунд назад. Эта информация позволяет нам оценить, какова скорость и направление движения машины, и примерно предсказать, где она будет через несколько секунд. Таким образом, мы делаем наилучший возможный прогноз при заданном бюджете в терминах времени и усилий.
Как связано поведение бактерий с поведением других систем, таких как люди или роботы? Можно ли сказать, что бактерии обладают интеллектом или сознанием?
Это сложные и спорные вопросы, которые не имеют однозначного ответа. С одной стороны, можно сказать, что бактерии обладают некоторым уровнем интеллекта, так как они способны адаптироваться к изменяющимся условиям среды, принимать рациональные решения, и оптимизировать свои ресурсы. С другой стороны, можно сказать, что бактерии не обладают интеллектом в том же смысле, что и люди или роботы, так как они не имеют мозга или памяти в традиционном понимании этих понятий. Бактерии также не обладают сознанием, так как они не имеют самосознания или эмоций. Бактерии действуют на основе простых химических реакций, которые определяются их генами и окружением.
Поведение бактерий может быть сравнимо с поведением других систем, таких как люди или роботы, только в ограниченном смысле. Люди и роботы используют более сложные и развитые механизмы для прогнозирования будущего, такие как память, обучение, логика и вероятности. Люди и роботы также имеют разные цели и мотивации для своего поведения, которые не сводятся к простому выживанию. Однако можно изучать поведение бактерий для понимания основных принципов и закономерностей прогнозирования в природе и технике. Бактерии могут служить примером простой и эффективной системы прогнозирования, которая может быть моделирована математически или имитирована искусственно. Бактерии также могут быть источником вдохновения для создания новых методов и алгоритмов прогнозирования для более сложных систем.
Возможные направления для дальнейшего развития и изучения темы могут быть следующими:
- Исследовать, как бактерии адаптируются к изменчивым или непредсказуемым условиям среды, которые требуют более сложных стратегий прогнозирования.
- Исследовать, как бактерии взаимодействуют друг с другом и обмениваются информацией для улучшения своих прогнозов и повышения своей эффективности.
- Исследовать, как можно использовать принципы и механизмы прогнозирования бактерий для создания более интеллектуальных и адаптивных роботов или искусственных систем.