style="font-size:15px;"> H CHVY NMGNBAYTDFCCVD D
RCDFYYYRM N DFSKD LD K WDWK
JJKAUIZMZI UXDKIDISFUMDKUDXI
Однако у нее много дел и без того, так что я был вынужден запрограммировать компьютер так, чтобы он сам имитировал печатающего младенца или обезьяну:
WDLDMNLTDTJBKWIRZREZLMQCO P
Y YVMQKZPGJXWVHGLAWFVCHQYOPY
MWR SWTNUXMLCDLEUBXTQHNZVJQF
FU OVAODVIKDGXDEKYVMOGGS VT
HZQZDSFZIHIVPHZPETPWVOVPMZGF
GEWRGZRPBCTPGQMCKHFDBGW ZCCF
И так далее, и тому подобное. Вычислить, через какое время имеет смысл ожидать, что компьютер (или младенец, или обезьяна) случайно наберет METHINKS IT IS LIKE A WEASEL, нетрудно. Давайте прикинем общее число возможных фраз нужной нам длины, которые обезьяна, или младенец, или компьютер могли бы случайно набрать. Принцип расчета будет тот же самый, что и для гемоглобина, и результат получится таким же огромным. На месте первой буквы может оказаться любая из имеющихся 27 (давайте считать пробел тоже “буквой”). Таким образом, шансы, что обезьяна в качестве первой буквы поставит нужную нам M, составляют 1 из 27. Вероятность того, что правильными окажутся первые две буквы ME, будет равна вероятности правильного попадания на вторую букву E (1 из 27) при условии, что первая буква, M, уже оказалась верной – то есть 1/27 × 1/27 или 1/729. Вероятность получить первое слово, METHINKS, соответствует 1/27 для каждой из восьми составляющих его букв, иначе говоря, 1/27 × 1/27 × 1/27 … и т. д., всего восемь раз, то есть 1/27 в 8-й степени. Вероятность же написать правильно всю фразу из 28 знаков составляет 1/27 в 28-й степени, что означает число 1/27, помноженное само на себя 28 раз. Это очень маленькие шансы, где-то 1 к 10 000 миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов миллионов. Ждать нужной фразы придется, мягко выражаясь, очень-очень долго. Что уж говорить о полном собрании сочинений.
Вот и все, на что способен одноступенчатый отбор случайных изменений. А как насчет накапливающего отбора, намного ли он будет эффективнее? Очень намного – возможно, больше, чем мы в состоянии вообразить, хотя если подумать, то это покажется почти что очевидным. Мы снова воспользуемся нашей компьютерной обезьянкой, но внесем в программу одно существенное изменение. Как и в предыдущий раз, компьютер начинает со случайной 28-буквенной последовательности:
WDLDMNLTDTJBKWIRZREZLMQCOP
А затем приступает к “селекции”. Он воспроизводит эту бессмысленную фразу несколько раз подряд, но с определенной вероятностью случайной ошибки – “мутации” – при копировании. Далее компьютер изучает получившиеся бессмысленные фразы – “потомство” исходной – и выбирает среди них ту, которая хоть сколько-нибудь больше других походит на искомое METHINKS IT IS LIKE A WEASEL. В данном случае среди следующего “поколения” победительницей оказалась такая фраза:
WDLTMNLTDTJBSWIRZREZLMQCO P
Не то чтобы явное улучшение! Но алгоритм продолжает выполняться, теперь уже эта фраза “производит” мутантное “потомство”, из которого выбирается новый “победитель”. Десять поколений спустя фраза, оставляемая “на племя”, выглядела так:
MDLDMNLS ITJISWHRZREZ MECS P
А по прошествии 20 поколений она была такой:
MELDINLS
