Многие исследования в эволюционной биологии сосредоточены на попытках ответить на разного рода вопросы «почему?». Эти вопросы изобилуют на всех уровнях исследований: от классической организменной биологии (почему самцы больше и сильнее самок у некоторых видов животных, но меньше у других?) до геномики (почему так много интронов в генах одних эукариотов, но мало в генах других?), системной биологии (почему некоторых белков синтезируется намного больше, чем других?) и проблемы происхождения жизни (почему в белках всех организмов ровно 20 аминокислот?). Эволюционные биологи часто (хотя далеко не всегда) избегают задавать вопрос «почему?» прямо, но этот вопрос, похоже, всегда присутствует за кадром и влияет на саму логику исследования. До недавних пор, а иногда и в наши дни любое «почему?» вызывало почти автоматическую реакцию в виде сочинения истории о приспособлении. «Сан-марковская» критика Гулда и Левонтина, нейтральная теория и, позднее, неадаптивная теория эволюции сложности Линча изменили ситуацию, так что теперь мы склонны к более сбалансированным, сложным повествованиям, которые в дополнение к отбору включают в себя и неадаптивные факторы, такие как дрейф генов, эффект «движения в повозке» и различные нейтральные храповики.

Но лучше ли предыдущих эти новые истории? С одной стороны, кажется, что да, потому что они принимают во внимание вклад многих процессов и, по крайней мере в самых тщательных исследованиях, этот вклад устанавливается измерением некоторых величин, а не исходя из качественных рассуждений. Тем не менее все эволюционные сценарии, сконструированные с целью ответить на вопрос «почему?», следует считать тем, чем они и являются: нарративами, сочиненными учеными. По самой своей природе нарративы непременно упрощают и редуцируют исследуемый феномен – в нашем случае эволюционный процесс – до небольшого числа дискретных «факторов». Эти факторы, как, например, естественный отбор, являются абстракциями, выведенными из наблюдений. Эволюционные биологи измеряют не отбор, а величины некоторых специфических переменных, таких как Ka или Ks. Из соотношений между этими измеряемыми величинами делаются выводы относительно очищающего отбора, положительного отбора и нейтральности, и конструируется метанарратив.

«Диалектика» этой ситуации состоит в том, что эволюционные нарративы, безусловно, являются упрощенными «мифами», которые имеют огорчительный (и в современных исследованиях непреднамеренный) телеологический привкус (например, «отобранный для» или, что еще хуже, «отобранный для такой-то цели»), и все же язык этих нарративов, похоже, лучше всего подходит для описания эволюции и формулировки опровержимых гипотез, которые стимулируют дальнейшие исследования. На данный момент мы вряд ли можем отказаться от этих историй (в самом деле, большая часть этой книги написана как раз в такой манере) именно потому, что они необходимы для прогресса в исследованиях, хотя бы они и оставляли ученых с чувством неловкости и неудовлетворенности. Важно не забывать, что эволюционные нарративы – это семантические приспособления, сконструированные для структурирования и упрощения нашего мышления об эволюции и для стимулирования новых гипотез. Этим нарративам следует осмотрительно не доверять и ни в коем случае не считать их «точным представлением реальности» (что бы это ни значило – см. следующий раздел).

Интересен вопрос, будет ли способна эволюционная биология в не очень отдаленном будущем разработать новый язык, в котором будет меньше мифа и больше измеряемых величин. Такая надежда не выглядит невероятной. В конце концов, язык современных эволюционных нарративов, который прочно включает в себя, скажем, различие между очищающим и позитивным отбором, формализм популяционной генетики, структуру ландшафтов приспособленности или скорость горизонтального переноса генов, гораздо ближе к конкретным измерениям, чем язык синтетической теории эволюции, не говоря уже о языке Дарвина.

Таким образом, мы не можем ожидать, чтобы эволюционная биология (да и любая область науки) избавилась от (мета)нарративов. Однако новые нарративы, похоже, заметно «лучше», чем старые – то есть они меньше упрощают и лучше соотносятся с наблюдениями.

Вопрос в заголовке раздела может выглядеть абсурдным, но, хотя в конце этой книги он может быть задан только в шутку, в принципе это законный и важный вопрос, который заслуживает честного, серьезного размышления. Дадим для начала тривиальный, но необходимый ответ: изучение эволюции жизненно важно для биологии хотя бы только потому, что такие эволюционные концепции, как переменные ограничения и очищающий отбор, лежат в основании огромной части экспериментов в современной биологии. В самом деле, каждый эксперимент по направленному мутагенезу основан на эволюционном мышлении: только эволюционный анализ может подсказать экспериментатору, какие позиции в гене нужно мутировать, чтобы повлиять на его активность каким-то конкретным образом, даже если исследователь не думает при этом в терминах эволюции. Еще более тонкий эволюционный анализ необходим, скажем, в изучении эволюции вирусов или развития рака, так что знание определенных аспектов эволюции буквально спасает тысячи жизней и экономит миллионы долларов (например, благодаря предсказанию эпидемий гриппа и улучшению вакцин).

Однако, несмотря на всю его биологическую разумность, это поверхностный ответ. Во всех этих исследованиях модели эволюции могут использоваться, а зачастую и используются, как любой другой инструмент или метод, безотносительно «эволюционной реальности». Итак, интересно ли нам, как шла эволюция «на самом деле» и что в действительности происходило в глубоком прошлом с жизнью на Земле? Задавая эти вопросы, мы касаемся глубочайших проблем природы и целей всей науки. По-видимому, самый распространенный взгляд состоит в том, что наука стремится понять, как «работает» мир, в котором мы живем. Однако сам смысл «понимания реальности» не слишком ясен. Все, что может сделать наука, – это разработать модели, часто (но не обязательно) в форме уравнений, и посмотреть, опровергают ли наблюдения эти модели, – или, другими словами, оценить их предсказательную силу. Научный процесс не говорит нам о мире ничего прямо; он говорит лишь о совместимости конкретных наблюдений с принятыми моделями. Все аспекты любого мировоззрения («картины реальности») могут рассматриваться как метафизические следствия моделей и в этом качестве могут считаться несущественными.

В случае эволюционной биологии можно использовать математическую теорию, описывающую связь между данными (в первую очередь это результат секвенирования, но также, например, сравнительная экспрессия или данные протеомики), для предсказания фенотипического результата мутаций или появления новых вирусных штаммов с конкретными свойствами, не обращаясь к какой-либо «реалистической» картине процесса эволюции. Это не шутка – я пытаюсь честно изобразить, как видят природу научного процесса и научную картину мира многие, если не большинство физиков и философов науки, включая неоспоримо выдающиеся фигуры. Стивен Хокинг и Леонард Млодинов в своей последней популярной книге о физике и космологии (Hawking and Mlodinow, 2010) очень удачно назвали эту позицию «модельно-зависимый реализм». Согласно этой точке зрения, ученые конструируют модели и конкурирующие модели сравниваются по своей способности объяснять данные и предсказывать результаты экспериментов. Модель, которая точнее всех объясняет наибольший массив наблюдений и делает это с максимально возможной простотой (но не проще), становится победителем (обычно до тех пор, пока не проиграет новой, еще более точной и элегантной модели). Хокинг и Млодинов отчеканили броский термин «модельно-зависимый реализм» в 2010 году, но эта точка зрения, конечно, гораздо старше и общепринята среди физиков. Нильса Бора, например, цитируют так: «Нет квантового мира. Есть лишь абстрактное квантово-физическое описание. Неправильно думать, что задачей физики является ответить на вопрос, откуда взялась природа… физику беспокоит вопрос, что мы можем сказать о природе» (Pais, 1994).

Можно многое сказать в пользу модельно-зависимого реализма. Чтобы защитить этот серьезный взгляд на науку, физики (включая не только Хокинга и Млодинова, но и Ричарда Фейнмана) обращаются к сравнению мифологических идей стабильности Солнечной системы и соображений, выдвигаемых птолемеевой и ньютоновой физиками. Древнегреческие астрономы заменили мифологию рациональной, но произвольной концепцией эпициклов, множества сфер, обращающихся вокруг неподвижной Земли с прикрепленными к ним небесными телами. Коперник и Кеплер заменили схему эпициклов моделью планет, обращающихся по эллиптическим орбитам вокруг неподвижного Солнца. Ньютон представил теоретическое обоснование для этой модели в виде своего закона гравитации, согласно которому сила притяжения держит тела на стабильных траекториях. Можно утверждать, однако, как предложил Фейнман, что Ньютонова картина мира столь же мифологична, как и Птолемеева, а то, что мы считаем иначе, – дело привычки. В самом деле, что это за «силы», которые будто бы действуют в пустом пространстве на расстоянии, и чем они лучше, скажем, богов, предпринимающих некоторые периодические действия, позволяющие миру продолжать свое существование? Если обдумать это трезво, силы настолько же непонятны, как и боги. Действительно, сам Ньютон превосходно выразился, что он не «измышляет гипотез», утверждение, которое надо понимать в том смысле, что сэр Исаак обдуманно отказывается сказать что-то о том, «как устроен мир», – и очень правильно отказывается, считает Фейнман. В модельно-зависимом реализме наука разрабатывает модели, которые затем сравниваются с наблюдениями; победителем среди конкурирующих моделей становится та, что лучше остальных совпадает с наблюдениями, точнее других предсказывает новые экспериментальные результаты и проста настолько, насколько это возможно (но не проще). «Истинность» модели (ее способность описывать «реальность») не является частью концепции науки – важны предсказательная сила, элегантность и простота [149] .