Od czasu Darwina badacze głównie opisywali ewolucję na podstawie jej śladów w przyrodzie i próbowali uogólniać jednostkowe obserwacje w powszechne prawidłowości.
Trudno było jednak stawiać przewidywania nadające się do wygodnego testowania.

Dla Darwina modelem doboru naturalnego stał się dobór sztuczny (hodowlany), dzięki któremu w ciągu kilku tysięcy, a nawet kilkuset czy kilkudziesięciu lat hodowcom udało się uzyskać formy roślin i zwierząt daleko odbiegające od dzikich przodków. Nie zachowała się jednak pełna dokumentacja całego procesu. Eksperymenty laboratoryjne natomiast, z konieczności dotyczące organizmów o krótkich cyklach życiowych i łatwych w hodowli, np. muszek owocowych, muszą się zamknąć w czasie mierzonym cyklem rozliczania grantów badawczych. Kilka lat zaś to niewiele dla ewolucji. Dlatego tak ważnym narzędziem poznawczym stały się modele numeryczne ewolucji.

Ujęcie procesu ewolucji w reguły matematyczne zwiększyło precyzję języka i samo w sobie stanowiło przełom. Upowszechnienie się komputerów pozwala dziś szybko i tanio symulować procesy, których odtworzenie w naturze byłoby niewykonalne w rozsądnym czasie.
Można też zmieniać warunki symulacji - zarówno testując różne modele, jak i zmieniając poszczególne parametry w ramach jednego modelu - aby sprawdzić wpływ różnych czynników na ewolucję.
Modele dostarczają niekiedy efektów sprzecznych z subiektywnymi czy "zdroworozsądkowymi" oczekiwaniami, umożliwiając wyzwolenie się z naszych intuicyjnych stereotypów. Stanowią więc niezastąpione narzędzie poznawcze, a także dydaktyczne w poznawaniu ewolucji biologicznej oraz kulturowej.

Algorytmy genetyczne we Framstick - zaproszenie do współpracy.

Artykuły w tym dziale:

~> Algorytmy ewolucyjne
~> Znaczenie poszukiwań sztucznego życia
~> Fascynujący świat sztucznych organizmów
~> Wirtualne światy i ich mieszkańcy