Dans un nouvel article publié dans un numéro spécial du Transactions philosophiques de la Royal Society A , Le professeur SFI Jessica Flack offre une réponse pratique à l'un des plus importants, et les questions les plus confuses en biologie évolutive :des niveaux d'organisation supérieurs peuvent-ils influencer le comportement des composants de niveau inférieur ?

Appelée causalité descendante, un exemple de cette idée serait un système social humain de haut niveau, comme un gouvernement, faire des lois qui forcent plus ou moins les individus à un niveau inférieur à agir de certaines manières - s'arrêter à un panneau d'arrêt, par exemple. Il existe de nombreux exemples familiers similaires dans les sciences biologiques et sociales, des cellules aux sociétés. Cependant, dès qu'on s'attarde un peu sur le fonctionnement de cette causalité, des problèmes surgissent.

Pour résumer un débat long et alambiqué, la causalité descendante souffre de la critique selon laquelle les niveaux d'organisation supérieurs sont « juste » des modèles temporels et spatiaux qui sont le résultat de dynamiques à un niveau inférieur. En tant que modèles, ils n'ont pas d'agence et ne peuvent donc pas être considérés comme des causes.

Dans le nouveau journal, Flack suggère que pour tirer parti de ce problème, nous devons prendre du recul et considérer ce qui rend les systèmes adaptatifs différents des systèmes physiques.

La physique est dominée par des concepts comme la pression, Température, et l'entropie. Ceux-ci émergent à travers des interactions collectives simples et fournissent des informations approfondies sur le comportement de l'univers physique.

Biologie et sciences sociales, qui traitent des systèmes adaptatifs, utiliser des concepts collectifs comparables, y compris le métabolisme, la gestion des conflits, et robustesse, mais contrairement à la physique, ce sont des propriétés "fonctionnelles". Là où la physique produit de l'ordre par la minimisation de l'énergie, les systèmes adaptatifs produisent de l'ordre et une nouvelle fonction grâce à l'ajout du traitement de l'information.

"Pourquoi les systèmes adaptatifs ont cette étape supplémentaire et si cela les rend fondamentalement subjectifs sont importants, questions ouvertes, " explique Flack. Elle dit que la subjectivité fondamentale pourrait signifier que les systèmes adaptatifs seraient intraitables aux tentatives scientifiques de prédire leur comportement, ou la caractériser par des lois universelles.

Afin d'avancer sur ces questions, Flack soutient que nous devons d'abord comprendre comment les systèmes adaptatifs trouvent des solutions viables aux défis posés par l'environnement, ce qui les obligerait à surmonter la subjectivité.

"Considérez que chaque corps individuel, chaque cerveau, est composé de plusieurs composants bruyants—cellules, neurones, etc, traitement de données bruitées, " dit-elle. " Quand nous voyons le monde de cette façon, de bas en haut, la question devient de savoir comment toutes les décisions des composants se combinent pour produire un résultat fonctionnel, ou solution à un problème. Nous pouvons considérer ce processus comme un calcul collectif."

Flack, David Krakauer, et leurs collègues ont découvert dans leurs travaux sur les systèmes neuronaux et sociaux que le calcul collectif peut produire des « couches » ou des niveaux qui émergent à travers un processus de granulation grossière collective par les composants du système, dans lequel les informations non essentielles sont rejetées d'une couche à l'autre. La variation comportementale au niveau microscopique ou dans l'environnement est comprimée ou grossière pour produire le niveau suivant, puis ces régularités "retournent" au niveau inférieur pour réduire la variance ou éclairer la prise de décision au niveau inférieur. La consolidation ou le renforcement des couches crée essentiellement ce que Flack appelle dans l'article de Phil Trans une "causalité descendante efficace", ce qui donne l'impression que la solution de niveau supérieur est la cause du comportement de niveau inférieur alors que ce qui se passe réellement, c'est que les composants de niveau inférieur sont en utilisant les variables à gros grains qui constituent le niveau supérieur pour guider la prise de décision.

"Cette réduction itérative du grain grossier et de la variance semble permettre aux composants du système de converger collectivement ou de s'accorder sur les régularités dans le monde, ce qui réduit l'incertitude et leur permet de mieux s'adapter et de mieux extraire l'énergie pour faire le travail, " écrit Flack. "Parfois, ce processus capture une vérité fondamentale sur le monde et parfois, il en résulte que les composants calculent - créant essentiellement - leurs mondes macroscopiques. Les impacts plus larges de cette façon de penser peuvent être énormes. Si ce point de vue est correct, des lois opérant sur des quantités universelles dérivées de processus microscopiques pourraient également régir les systèmes biologiques. Mais contrairement aux systèmes physiques, l'identification de ces lois dans les systèmes vivants nécessitera une théorie du calcul collectif - une compréhension des algorithmes que les systèmes adaptatifs utilisent pour calculer et comment les erreurs et les informations imparfaites peuvent être surmontées grâce à la granularité grossière et à la compression pour produire des changements lents, prédictif, et donc, fonctionnellement utile, propriétés de niveau agrégé."