Evrimin Olasılığı, Seçilim ve Genetik Algoritmalar
Malumunuz ülkemizde eğitim kalitemiz pek iç açıcı durumda değil, bu sebeple de en büyük sorunlarımızdan biri cehalet. Eğitimin niteliği, yeterliliği, metodolojisi ve kitlelere ulaştırılması gibi temel sorunların yanı sıra bir de bazı konuların ideolojik olarak öğretiminden kaçınılması ve sümen altı edilmesi durumu var. Bu gibi konuların en başında da hiç kuşkusuz “evrim” konusu geliyor. Evrim konusu biyoloji derslerinde müfredatın sonunda bırakıldığından çoğunlukla ya bu konuya kadar gelinemiyor ya da bir cümle okunup (peşine “ama biz buna inanmıyoruz” şeklinde bir cümle eklenerek) geçiliyor.
Fazla detaya girmeyeceğim fakat evrim her şeyden önce bilimsel bir gerçektir, yani bilgi birikiminiz ya da inancınız ne olursa olsun gerçekleşen, süregelen bir doğa olayıdır (aynı Dünya’nın yuvarlak olması ve Güneş’in etrafında dönmesi gibi) ve biyoloji derslerinde de (hala) öğretildiği üzere canlıların tüm özelliklerini genlerin belirlediğini (bkz: genetik) bilenler için aslında sadece bir matematik (ve olasılık) problemidir.
Etrafınızda genetik öğrendiği / bildiği halde evrimi mümkün görmeyen kişiler görebiliyoruz, bu yazının hedefi işte tam da bunlar. Şayet genetiği kabul edip de evrimi mümkün görmüyorsanız, bunun 3 nedeni olabilir: ya genetik nedir onu anlamamışsınızdır, ya evrim mekanizmaları (özellikle doğal seçilim) nedir onu anlamamışsınızdır, ya da matematik ve olasılık bilmiyorsunuzdur, olay bu kadar basit. Bu yazıda da genetik algoritmalar üzerinden doğal seleksiyonun gücüne değineceğim.
Hazırsanız, kemerlerinizi bağlayın, başlıyoruz…
Genler, Çeşitlilik ve Seçilim = Evrim:
Bildiğiniz üzere canlıların birçok özelliğini (göz rengi, saç tipi, vücut yapısı, hastalıklara yatkınlık vs) DNA’ları üzerinde bulunan küçük bölgeler olan genler belirlerler (belirli proteinleri sentezleyerek (kodlayarak)). Bu genler eşey hücreleri vasıtasıyla kalıtsal olarak nesilden nesile aktarılırlar. Fakat çeşitlilik yaratan etmenler nedeniyle bir sonraki nesile geçecek genler değişkenlik göstermekte, dolayısıyla canlının özellikleri atalarından farklılık göstermektedir. Çeşitlilik yaratan etmenler arasında mayoz ile eşey hücrelerinin oluşması, crossing-over, ana ve babadan genlerin sadece bir kısmının alınması, DNA kopyalama hataları ve mutasyonlar gösterilebilir. Dikkat edilecek nokta bu etmenlerin tamamen rastgele olmasıdır (Koşullar modelleyemeyeceğimiz kadar karmaşık olduğundan).
Görüleceği üzere tamamen rastgele oluşan olaylar sonucu popülasyonda birbirinden farklı genlere sahip dolayısıyla farklı özelliklere sahip canlılar ortaya çıkmaktadır. Tam da bu noktada iki yanlış anlaşılmaya değinmek gerektiğini düşünüyorum, birincisi bireyler tek başlarına evrim geçirmezler, popülasyonlar evrim geçirirler (bireylerin evrim geçirmesi tamamen kurgudur, bkz: XMen); ikincisi farklı özelliklere sahip canlıların ortaya çıkması evrim değildir, bu sadece çeşitliliktir, çeşitliliğin evrime dönmesi için bir de seçilim gerekmektedir.
Seçilim nedir ?, Seçilim, canlının bulunduğu ortam koşullarından dolayı bazı özelliklerinin hayatta kalma ve üreme avantajı sağlaması nedeniyle, bu özelliklere yol açan genlerin sonraki nesillere daha fazla aktarılmasıdır (Avantaj sağlayan genler seçilmiştir şeklinde düşünebiliriz).
Evrim nedir ? Evrim, seçilen genlerin nesiller boyunca birikmesi nedeniyle popülasyonun gen havuzunun (frekansının) değişmesi, artık (neredeyse) bütün bireylerin bu geni taşımasıdır.
Şimdi kafamızda daha net canlandırmak için, basit bir örnekle ilerleyelim ve ılıman iklime sahip ortamda yaşayan bir tavşan popülasyonu düşünelim. Rastgele etmenler nedeniyle, popülasyonda farklı kürk rengine sahip bireyler (Siyah, gri, kahverengi, beyaz) ortaya çıkar, bu çeşitliliktir. Şimdi iklimin yavaş yavaş soğuduğunu ve yılın neredeyse tamamında toprağın karla kaplandığını düşünelim (çevresel etmen). Beyaz renkli tavşanlar karla kaplı ortamda kolaylıkla kamufle olacağından, diğer tavşanlara oranla avcılar tarafından daha zor görülecek ve daha az avlanacaktır. Beyaz renkli tavşanların hayatta kalma süreleri nispeten daha uzun olacağından daha fazla üreyecekler ve beyaz rengi veren genleri sonraki nesillere daha fazla aktarılacaktır, bu seçilimdir (doğal seçilim). Nesiller boyunca beyaz renk geni tüm popülasyona yayılacağından, bir süre sonra tüm popülasyon beyaz renge sahip olacaktır, işte bu da evrimdir.
Seçilime neden olan etmenler, çevresel ve doğal faktörler ile oluşuyorsa buna doğal seçilim, insani faktörler tarafından oluşuyorsa buna da yapay seçilim denir. Ayrıca cinsel seçilim vs gibi diğer seçilim yöntemleri de bulunmaktadır.
Seçilimin ve evrimin biyolojik işleyişi hakkında daha detaylı bilgi edinmek isteyen olursa, gayet yalın bir dile sahip, kolay anlaşılır aşağıdaki kitabı tavsiye ederim.
Genetik Algoritmalar:
Doğanın evrim yoluyla çevresine çok uyumlu, bir o kadar da karmaşık canlılar ortaya çıkarmış olması; benzer bir yöntemin klasik yöntemlerle çözümü zor olan çeşitli problemlere uyumlanması fikrini gündeme getirmiş ve biyolojik evrimin işleyiş biçimini örnek alan genetik algoritmalar ortaya çıkmıştır.
Genetik algoritmalar, doğada gözlemlenen evrimsel sürece benzer bir şekilde çalışan arama ve eniyileme yöntemidir. Karmaşık çok boyutlu arama uzayında en uyumlunun hayatta kalması ilkesine göre bütünsel en iyi çözümü arar.
Genetik algoritmalar;
- Arama uzayının büyük ve karmaşık olduğu,
- Mevcut bilgiyle sınırlı arama uzayında çözümün zor olduğu,
- Problemin belirli bir matematiksel modelle ifade edilemediği,
- Geleneksel “en iyileme” yöntemlerinden istenen sonucun alınamadığı alanlarda etkili ve kullanışlıdır.
Yukarıdan görüleceği üzere genetik algoritmaların yapısı biyolojik evrim ile birebir uyumludur.
- Başlangıç: N kromozomdan (her bir kromozom M adet genden oluşur) oluşan rastgele bir popülasyon oluşturulur (Bkz: Problemin olası çözümleri).
- Uygunluk: Popülasyondaki her X kromozomu için f(X) uygunluk değeri hesaplanır.
- Seleksiyon (Seçilim): Popülasyondan uygunluklarına göre iki ata seçilir (daha uygun olanın seçilme şansı daha fazladır).
- Çaprazlama: Çaprazlama olasılığı ile ataları yeni yavru oluşturmak için birbirleriyle eşleştirilir ve genleri değiştirilir. Eğer çaprazlama yapılmazsa, yavru ataların tıpatıp aynısı olacaktır.
- Mutasyon: Mutasyon olasılığı ile yeni yavrunun bireyin genlerinin bir ya da birkaçının yerleri değiştirilir.
- Yeni popülasyon: Yeni yavru, yeni popülasyona eklenir.
- Bitiş kontrolü: Eğer bitiş durumu sağlandıysa (maksimum iterasyon vs), durup toplumdaki en iyi çözüm döndürülür.
- Döngü: Bitiş kontrolü sağlanmamışsa yeni popülasyon ile adım 2'den devam edilir.
Şimdi biyolojik evrimin işleyişine tekrar geri dönelim ve bir noktanın altını çizelim, görüleceği üzere yeni özelliklerin ortaya çıkması yani çeşitlilik tamamen rastgele bir süreçtir. Fakat seçilim dediğimiz şey rastgele değildir, her zaman, o anki koşullara (doğal, yapay) en iyi uyum sağlayan özellikler seçilir, bu hiç değişmez.
Darwin’in evrim teorisini eleştirmek için sıklıkla verilen ve tartışma konusu olmuş bir örnek vardır, evrimin olasılığını eleştirmek için şöyle bir soru sorulur:
“Bir maymun, daktilonun tuşlarına rastgele basarak Shakespeare’in bir eserini yazabilir mi ?”
Evrimin tanımından göreceğimiz üzere bu sadece çeşitliliktir. Rastgele çeşitlilikle, tabii ki Shakespeare eseri ortaya çıkmaz, fakat bunu evrimin işleyişinde olduğu gibi seçilim sürecine sokarsak, işte o zaman vereceğimiz cevap “Evet, yazabilir” olur.
İnandırıcı gelmedi mi ?
Benzer bir soru da ben sorayım:
“Tuvale, sadece rastgele boyda ve renkte çokgenler çizerek, seçilim yöntemi ile ortaya bir Mona Lisa tablosu çıkartabilir miyiz ?”
Cevabımız yine evet, kanıtımız ise genetik algoritmalarda.
Genetik algoritma çalıştıran program, N adet, X kenarlı farklı renkte çokgen ile başlıyor, algoritma akışında her bir birey için uygunluk hesaplanıp (orijinal Mona Lisa tablosuna benzerlik oranı), en uyumlu olanlar (seçilim) kendi aralarında eşleştirilip çaprazlama ve mutasyonlar sonucu (çeşitlilik) yeni bireyler üretilip, popülasyona katılıyor.
Programı N=50, X=6 için çalıştırıp yeterli süre bekledikten sonra elde edilen örneklerden bazılarını aşağıda görebilirsiniz. Çalışma süresi arttıkça benzerlik oranı muazzam derecede artmakta.
Benzer bir genetik algoritma kullanan programın çalışırken çekilmiş videosunu aşağıdan izleyebilirsiniz.
Mona Lisa dışında farklı resimlerle denenmiş birkaç örneğin sonuçlarını aşağıda görebilirsiniz.
Programı kendiniz denemek ve çalıştırmak isterseniz de aşağıdaki iki farklı adresten, iki farklı genetik algoritma ile farklı resimler seçerek kendi denemelerinizi yapabilirsiniz. Her iki adreste de popülasyon sayınızı, çokgenlerin kenar sayılarını, mutasyon oranlarını değiştirip resimlerin evrimi üzerine etkilerini kendiniz gözlemleyebilirsiniz.
Yukarıda gördüklerinizin tamamı yapay seçilime güzel birer örnektir. Seçilim baskısını biz yapay olarak kurduk ve Mona Lisa’ya olan benzerliğin bireylere avantaj sağlamasına neden olduk ve yeterli süre sonunda evrim gerçekleşti.
Doğal seçilim de aynı şekilde işler, tek fark seçilim baskısını insanlar değil doğa şartları belirler. Aşağıdaki kelebek örneğinden bunu çok net görebilirsiniz. Kelebeğin yaşadığı yerde yılanlar kelebeği, baykuşlar ise yılanları avlıyor. Zamanla kelebek deseni üzerinde kısmen (Mona Lisada’ya çok çok az benzeyen ilk örnekler gibi) de olsa baykuş gözünü andıran bir yapı oluşması (bkz: rastgele çeşitlilik), yılanları caydırarak kelebeğe avantaj sağlıyor. Yıllar boyunca süren bu seçilim baskısı sonucunda baykuş gözünden çok zor ayırt edilebilecek simetrik bir desen ortaya çıkmış oluyor.
Özetle, canlıların özelliklerini genlerin belirlediğini ve bu genlerin rastgele çaprazlanma ya da mutasyonlarla değişip sonraki nesillere aktarıldığını biliyorsanız evrimi kabul etmemeniz için hiçbir neden kalmıyor, zira yeterli süre tanındığı takdirde seçilim işini muazzam şekilde yerine getiriyor…
Facebook | Twitter | Instagram | Slack | Kodcular | Editör | Sponsor
