Dans ce cours nous allons voir comment les probabilités algorithmiques peuvent
aussi éclairer certains aspects de l'évolution biologique
et comment des résultats numériques du cas naturel peuvent être
transposés en méthodes d'optimisation pour l'évolution artificielle,
via des techniques comme les algorithmes génétiques et évolutionnaires.
Au cœur de la théorie moderne de l'évolution du vivant on trouve l'idée qu'elle est graduelle
et expliquée par de petits changements génétiques dans de grandes populations au cours du temps.
On considère que la variation génétique arrive par hasard, via les mutations,
avec des petits changements qui mènent à de grands changements évolutifs à force,
quand ces changements prémunissent d'avantages évolutifs.
Dans les liens possibles entre la théorie de l'évolution biologique
et la théorie de l'information, on s'intéresse souvent à la place
et au rôle du hasard/de l'aléatoire dans le processus
qui délivre la variété nécessaire pour permettre aux organismes de changer et s'adapter.
La sélection naturelle explique comment la vie a évolué
au cours de millions d'années depuis des formes plus primitives.
La vitesse à laquelle cela s'est produit défie cependant parfois les explications formelles
qui se basent sur des mutations aléatoires uniformément distribuées.
Un argument créationniste populaire est, par exemple,
qu'en aucune façon on ne peut obtenir le niveau de conception d'un organisme
par accumulation de modifications aléatoires.
Mais si l'on considère que les mutations sont des perturbations de l'environnement,
alors il est manifeste qu'elles ne peuvent pas être distribuées uniformément,
et donc être complètement aléatoires.
Donc toutes les mutations n'auraient pas la même probabilité d'arriver.
En fait, on sait déjà ça en biologie.
Tous les segments ou toutes les régions d'ADN du génome
n'endurent pas le même taux de mutation.
Et même, au cours de la vie de quelqu'un,
les taux de mutation sont très différents.
Donc avoir des distributions de mutations non uniformes
ne devrait pas être surprenant.
C'est assez facile de voir que la manière dont les organismes
interagissent les uns avec les autres
est un genre de processus qui peut être relié à la distribution universelle.
Si on considère l'ADN comme vivant dans le domaine des logiciels,
avec des mutations qui sont des perturbations algorithmiques,
une idée déjà proposée par des gens
comme Gregory Chaitin lui-même et sa métabiologie,
et aussi par Stephen Wolfram.
Que se passe-t'il si on présume que les mutations ne sont pas distribuées uniformément
mais distribuées avec un fort biais de simplicité algorithmique
avec l'ADN comme logiciel ?
Que se passerait-il si l'on étudiait l'évolution de ce point de vue ?
C'est là manière dont nous avons mené
une expérience dans laquelle
nous avons introduit la distribution universelle
dans la manière de laquelle les mutations modifient les logiciels comme l'ADN.
Donc, avant d'appliquer une mutation, nous simulons chaque mutation ponctuelle possible
et trouvons laquelle serait la plus simple
au regard de la probabilité algorithmique mesurée par BDM,
et ce serait cette mutation que nous appliquons à la génération suivante.
Bien sûr, en vrai, les mutations n'arrivent pas ainsi dans l'évolution naturelle
mais parce que les mutations viendraient de quelque chose qui se ramène
à la distribution universelle, et non une distribution uniforme,
elles n'ont pas besoin d'être simulées et testées préalablement,
elles sont naturellement favorisées.
Les résultats sur des exemples synthétiques et également sur des petits systèmes biologiques
montrent un taux de convergence accéléré et une convergence évolutive
quand les mutations ne sont pas statistiquement uniformes
mais algorithmiquement uniformes, c'est à dire
avec des mutations distribuées selon la distribution universelle.
Nous avons aussi montré que les distributions algorithmiques peut évoluer la modularité
et la mémoire génétique car des structures peu complexes vont être préservées au cours du temps
et créer des zones faiblement aléatoires parfois menant à une production de diversité accélérée
mais aussi à l’extinction de populations. À cause de la distribution universelle,
les modules de basse complexité sont incapables de s'adapter assez vite
et ceci explique ainsi possiblement des phénomènes arrivant naturellement
comme des explosions de diversité, par exemple celle de la période du Cambrien,
et des extinctions de masse, comme à la fin du Trias,
dont les origines sont encore débattues aujourd'hui.
Voici ici un exemple de ce phénomène d'accélération
avec des mutations qui suivent une distribution universelle
quand on fait évoluer un graphe qui chasse un graphe croissant non-aléatoire
comme un graphe de Zay-Kay que nous avons vu dans la dernière unité et dans plusieurs avant.
Mais aussi dans des structures simples comme des arbres kaori et des étoiles.
Le fait d'introduire un biais de simplicité est alors traduit
par une convergence évolutive plus rapide.
Les graphes ont besoin de bien moins d'étapes pour rattraper ces graphes
quand on applique les mutations algorithmiques
plutôt que les mutations uniformément distribuées.
De plus, instaurer ce biais se manifeste
en le fait d'être capable de trouver des chemins évolutifs différenciés
avec différents poids parmi les gènes.