¿Qué nos falta sobre el funcionamiento real del proceso evolutivo? [cerrado]

La pregunta parece interesante y me hizo pensar, pero es posible que no la entienda completamente. Déjame saber si estoy respondiendo a tu pregunta.

Algoritmo genético vs simulación de procesos evolutivos

Creo que todo el problema proviene de una confusión entre el concepto de simulación de procesos evolutivos y el uso del algoritmo genético (tipo de algoritmo de optimización) para varios propósitos.

Algoritmo genético

El algoritmo genético es un tipo de algoritmo de optimización (y el OP sabe mucho más que yo en este campo) con el objetivo de encontrar soluciones a los problemas de búsqueda. La precisión de la analogía entre un algoritmo genético y la realidad biológica que inspiró dicho algoritmo es completamente irrelevante para la utilidad del algoritmo para realizar una tarea específica (como el problema del vendedor ambulante NP, por ejemplo).

Simulaciones numéricas en ciencia.

Creo que su pregunta no es específica de la biología evolutiva sino de la ciencia en su conjunto (esto me lleva a pensar que Philosophy.SE sería un buen lugar para hacer esa pregunta).

En ciencias naturales (Física, Química, Biología y otras), ¡modelamos cosas! Abstraemos lo esencial de un mundo complicado y lo modelamos. Cuando modelamos, asumimos una serie de propiedades del sistema de interés. Estas suposiciones pueden estar extremadamente bien documentadas y verificadas o no. Cuando los supuestos de un modelo no están bien documentados, por supuesto es esencial estudiar a posteriori la robustez del modelo a la violación de los supuestos y considerar los resultados del modelo con una pizca de sal. Un modelo puede ser puramente verbal o expresarse con mayor frecuencia en formulaciones matemáticas. Sin embargo, muchos sistemas complejos no se pueden modelar matemáticamente (incluso para los matemáticos más brillantes). Aquí es donde entran en juego las simulaciones numéricas. Tenga en cuenta que una vez que se ha modelado un proceso,

Tu dices:

si no podemos simular un proceso, es que no lo hemos entendido bien

Si ya entendimos un proceso, ¡no tiene sentido gastar tiempo y dinero para simularlo de todos modos! Entonces, nuevamente, esta oración sugiere que las simulaciones numéricas no tienen valor en la ciencia. Sin embargo, es cierto que solo podemos simular los procesos para los que conocemos los componentes básicos (pero es posible que no entendamos la dinámica de un sistema de interés).

Simulaciones en biología evolutiva

Usted cita un trabajo (con el que no estoy familiarizado) que no reproduce el patrón observado. En otras palabras, las predicciones del modelo no se cumplen/observan en la realidad.

Como dije anteriormente, uno necesita comprender los componentes básicos de un sistema para poder simularlo. ¡Ya sabemos bastantes cosas! Por supuesto, es imposible abordar la pregunta "qué sabemos en biología", ya que sería demasiado amplia. Hay miles de estudios que han utilizado simulaciones numéricas (y también simulaciones matemáticas) para estudiar procesos evolutivos.

Ejemplo

Imagínese, por ejemplo, que le interesa saber la probabilidad de que una nueva mutación neutra dada aumente en frecuencia en una población diploide para alcanzar la "fijación" (es decir, una frecuencia de 1; entonces todos portan este alelo mutante). Existe una serie de modelos matemáticos (modelo de Wright-Fisher (binomial) de deriva genética, modelo de Moran (nacimiento-muerte) y modelo de coalescencia (proceso de ramificación)) para calcular esta probabilidad, pero supongamos que no logramos desarrollar dicho modelo matemático/analítico. y necesitamos simularlo. Podríamos simular este proceso durante mucho tiempo (usando un enfoque tipo ABC) y calcular la probabilidad esperada de que dicho alelo mutante se arregle. Por cierto, esta probabilidad es$\frac{1}{2N}$, dónde$N$es el tamaño efectivo de la población.

¿Quieres saber más?

No soy un filósofo de la ciencia (sino un estudiante de doctorado que usa herramientas numéricas para modelar procesos evolutivos) y creo que la pregunta no es específica de la biología evolutiva. Recomendaría hacer la pregunta What is usefulness of numerical modelling in science?o Are numerical modeling worth as much as analytical modelling in science?en Philosophy.SE .

Si lo hace, ¿puede vincular sus publicaciones aquí? Me encantaría leer las respuestas. Si no hace estas preguntas en Philosophy.SE, probablemente lo haga en algún momento y agregaré los enlaces aquí.

De acuerdo con la respuesta anterior.

¿Hay indicios de las ciencias biológicas sobre qué podría ser este misterioso ingrediente que todavía parece que nos falta? ¿Es la física? ¿Es química? ¿Es algo más?

El OP ya parece apoyar la teoría de la evolución, como lo haría cualquier persona con conocimientos básicos de biología.

Dado que está preguntando sobre un posible "ingrediente misterioso", es muy probable que la pregunta se refiera a la estimulación del proceso evolutivo en lugar de un algoritmo genérico.

Aún más específicamente, quiere estimular la evolución para saber si la "teoría de la probabilidad" apoyará la teoría de la evolución sin necesidad del "ingrediente misterioso".

Como se respondió anteriormente, sin comprender completamente todos los componentes del sistema, puede ser difícil estimular un proceso evolutivo. Ni siquiera hay necesidad de eso.

Pero si desea probar si la característica compleja se puede lograr por casualidad , puede estimularla fácilmente mediante algún otro método.

Desarrolle un programa que tenga la función de "detección de rostros" (a partir de la imagen) y agregue algunas otras funciones, como la autorreplicación, la "mutación" forzada y un entorno que seleccionará al más apto. Pruebe las supercomputadoras en las que su software se autorreplicará veces "ilimitadas" por segundo, y considérese exitoso cuando su programa obtenga una función más nueva, como la detección de "sexo" de la imagen o después de varios años (suponiendo que la función de detección de sexo hará que el programa "fitter" en su entorno)