Sintesi: che cosa serve perché un istinto esista

Percorso: Algoritmi Animali
Modulo 7

Prerequisiti:
Modulo 6
Guida alla lettura
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Introduzione: una tartaruga che torna dove non è mai stata

Una femmina di Caretta caretta nata su una spiaggia della Florida entra in acqua poche ore dopo la schiusa, compie il giro dell’Atlantico settentrionale e vent’anni dopo torna a deporre le uova sulla stessa spiaggia. La cosa notevole non è la distanza: è che la rotta funziona la prima volta. In laboratorio sono stati simulati i campi magnetici di Porto Rico e delle Isole di Capo Verde, su sponde opposte dell’oceano, esponendovi tartarughe appena nate mai state in mare: in entrambi i casi hanno nuotato nella direzione che, da quel punto, le avrebbe rimesse sulla rotta di casa. Non stavano ricordando: stavano eseguendo.

Questo percorso è cominciato con una definizione e ha attraversato cinque casi. Ora si chiude, e la domanda che resta è una sola: che cosa deve esistere, materialmente, perché un comportamento del genere sia possibile, e che cosa sappiamo davvero sull’origine di quelle condizioni?

Il modulo non aggiunge nuovi animali: ricostruisce il filo, isola lo schema comune ai casi esaminati, dice che cosa la biologia evolutiva spiega bene e dove si ferma, e formula l’inferenza al progetto nella forma cauta in cui questo sito la sostiene. Include anche ciò che nelle sintesi di solito manca: le condizioni alle quali l’argomento andrebbe abbandonato, e le domande che restano aperte anche accettandolo.

1. Il filo del percorso: sei moduli, una domanda che si stringe

Nel modulo 1 abbiamo definito l’oggetto: non il comportamento animale in generale, ma quella sottoclasse che in letteratura si chiama comportamento programmato complesso. Tre requisiti la delimitano: non si impara, funziona al primo tentativo, e consiste in una sequenza di operazioni il cui esito ha senso solo se la sequenza è completa. Un riflesso non basta, un’abitudine appresa non conta: serve un programma.

Il modulo 2 ha portato il caso limite. Centinaia di milioni di farfalle monarca (Danaus plexippus) percorrono ogni anno alcune migliaia di chilometri fra Canada, Stati Uniti e Messico, e servono fino a tre generazioni per chiudere il ciclo: nessun individuo compie l’intero viaggio, quindi nessuno può averlo imparato dal precedente. D’estate la popolazione occupa quasi 400.000 miglia quadrate, in inverno meno di mezzo miglio quadrato, spesso sugli stessi alberi: l’accuratezza richiesta non è quella di una direzione, è quella di un punto.

Il modulo 3 ha smontato i meccanismi: bussola solare compensata nel tempo, che richiede un orologio interno; bussola magnetica di riserva basata sull’inclinazione del campo terrestre; senso magnetico bicoordinato nelle tartarughe marine, cioè qualcosa di vicino a una mappa; integrazione del percorso nelle formiche del deserto Cataglyphis, che escono per oltre cento metri lungo traiettorie tortuose e rientrano in linea retta con circa 250.000 neuroni.

Il modulo 4 ha aggiunto la comunicazione: la danza a scodinzolio codifica la direzione nell’angolo rispetto alla verticale del favo e la distanza nella durata della corsa, con correzione per il moto solare, e servono due programmi — quello che codifica e quello che decodifica — in un cervello di meno di un millimetro cubo. Il modulo 5 ha spostato il problema sull’artefatto: i termitai di Macrotermes natalensis tengono la temperatura entro circa un grado da 30 °C e l’anidride carbonica fra il 2,6 e il 2,8 per cento, con un’escursione esterna di quindici o venti gradi.

Il modulo 6 ha cercato il software, con un risultato scomodo: non sappiamo dove sia scritto il programma. Oltre cinquecento geni risultano associati alla migrazione nella monarca; il genoma dell’ape asiatica Apis cerana contiene 2.182 geni unici su 10.561; ciascun lignaggio di formiche ne ha circa quattromila di nuovi rispetto agli insetti solitari; parte dell’informazione sembra risiedere nel DNA non codificante e nell’epigenetica. Ma un elenco di geni correlati non è un algoritmo, come l’elenco dei componenti di un calcolatore non è il suo sistema operativo. Più i casi diventano precisi, più è chiaro che l’oggetto da spiegare non è una struttura né una tendenza, ma una procedura.

2. Lo schema comune: quattro colonne e una condizione

Se si mettono i cinque casi uno accanto all’altro e si toglie il pittoresco, resta uno schema identico, che conviene esporre come una tabella logica anche se scritta in prosa. La prima colonna sono i sensori dedicati: non organi di senso generici, ma trasduttori tarati sulla grandezza fisica che serve a quel compito — occhi composti che rilevano l’azimut del sole, magnetocettori sensibili all’inclinazione, recettori di luce polarizzata, meccanocettori sulle zampe del ragno, chemocettori che discriminano decine di composti feromonici. Un sensore che misura la grandezza sbagliata è peggio di nessun sensore.

La seconda colonna è l’elaborazione: nella lumaca marina Aplysia californica il riflesso di ritrazione della branchia, per decenni il modello canonico del comportamento semplice, si è rivelato mediato da una rete di circa trecento neuroni; se un riflesso costa trecento neuroni, un sistema di navigazione bicoordinato non costa poco. La terza colonna è il programma: la regola che dice quale operazione eseguire, in quale ordine, con quali soglie e in quali condizioni. È la colonna che non si vede — le altre hanno un correlato anatomico identificabile, questa no — ed è quella che porta l’informazione. La quarta sono gli attuatori: ali che reggono migliaia di chilometri, ghiandole della seta con la loro batteria di geni dedicati, mandibole che modellano e depositano materiale.

Le righe si compilano da sole. Monarca: occhi e magnetocettori, orologi circadiani antennali, un programma che combina ora del giorno e posizione del sole e commuta sulla bussola magnetica a cielo coperto. Tartaruga: recettori magnetici, un’elaborazione che ne ricava due coordinate, un programma che confronta la firma magnetica locale con quella impressa alla nascita. Ape: fotorecettori per la luce polarizzata e sensori di gravità, conversione in una coppia direzione-distanza, due programmi complementari ancorati a un riferimento comune. Termite: sensori chimici, elaborazione distribuita fra migliaia di individui, un programma che dice quando scavare e dove depositare — in un animale cieco che costruisce separatamente le due basi di un arco e le fa convergere all’apice. Ragno: otto meccanocettori, un calcolo di angolo e distanza più difficile della localizzazione che noi facciamo con due orecchie, un programma di tessitura che sa anche riparare.

Qui sta il punto dell’intero percorso. Le quattro colonne non hanno valore separatamente: hanno valore solo insieme. Un sensore magnetico raffinato in un animale che non migra è un costo energetico senza contropartita. Un programma di rotta senza il sensore che lo alimenta non produce comportamento. Una fisiologia da migratore senza il programma che la indirizza produce un animale che vola lontano nella direzione sbagliata, e in quel caso la selezione naturale non è neutrale: lavora contro.

Eric Cassell lo formula in termini di ingegneria dei sistemi: i mutamenti genetici che modificano un comportamento programmato devono essere compatibili con tutti e quattro gli elementi contemporaneamente, altrimenti l’effetto è nullo o disadattivo. Non serve che siano simultanei, serve che siano coordinati e vantaggiosi a ogni passo. È l’equivalente comportamentale della complessità irriducibile: togli un pezzo e non ottieni una versione peggiore della funzione, ottieni nessuna funzione. Lo stesso vale per il favo, il caso che Darwin aveva scelto come dimostrazione della potenza della selezione naturale: preparare la cavità, edificare la struttura, sintetizzare i materiali, mantenere una temperatura critica e coordinare le operaie sono comportamenti distinti e interdipendenti, e rimuoverne uno non produce un favo peggiore, produce una colonia morta.

3. Che cosa la biologia evolutiva spiega bene, senza riserve

Un percorso che arrivasse qui sostenendo che la teoria evolutiva non spiega nulla del comportamento animale sarebbe disonesto e inutile. Delimitare il terreno che occupa per pieno diritto è la condizione per discutere di quello che le resta fuori.

La modulazione dell’intensità. Quanto un programma venga espresso, e da quanti individui, è materia classica di genetica delle popolazioni. La proporzione di migratori in una popolazione parzialmente migratrice varia di anno in anno secondo densità riproduttiva e disponibilità di cibo: è un tratto quantitativo ereditabile e sottoposto a selezione, e la teoria prevede correttamente che la popolazione mantenga diversità su questo asse invece di fissarsi su un unico valore.

I dialetti. La corrispondenza fra durata della corsa di scodinzolio e distanza della fonte non è universale: la calibrazione varia fra specie e sottospecie di Apis. Sono i «dialetti» descritti a partire dai lavori di Karl von Frisch e Martin Lindauer, ed è esattamente ciò che deriva e adattamento locale producono bene: la struttura del codice resta invariata, cambia una costante.

L’adattamento locale delle rotte. Uno studio sulle capinere indica che i modelli migratori attuali si sono stabiliti in tempi molto recenti, probabilmente dopo l’ultima glaciazione, e che in alcune popolazioni la migrazione è stata persa dopo la colonizzazione di aree con inverni miti. William Sutherland ha documentato numerose modifiche delle rotte degli uccelli, e gli esperimenti mostrano che popolazioni migratrici possono diventare in prevalenza stanziali, e viceversa, in poche generazioni. È microevoluzione osservata e riproducibile.

La perdita di comportamenti costosi. Quando un comportamento smette di pagare sparisce, per rilassamento della selezione, mutazioni degradative, deriva. Esistono uccelli e insetti incapaci di volare che conservano le ali, e le popolazioni insulari perdono con regolarità l’evitamento dei predatori dove i predatori non ci sono. Il fatto è coerente anche con una prospettiva progettuale, perché nessun sistema ingegnerizzato è immune al degrado. Ma spiegare come un programma si perde non è spiegare come si è formato: sono due problemi con struttura logica opposta, come mostra la distinzione fra mutazioni costruttive e degradative.

La stigmergia come riduttore del carico informativo. È la concessione più importante, perché tocca il cuore dell’argomento. Molte architetture animali non richiedono che ogni individuo possieda il progetto complessivo: nella formica Lasius niger il coordinamento della costruzione si ottiene modulando tre azioni elementari — scavare, modellare una pallina di materiale, lasciarla cadere — regolate dall’interazione fra tracce feromoniche e un modello basato sulle dimensioni del corpo. Il singolo non consulta una planimetria: reagisce allo stato locale della struttura, prodotto delle azioni precedenti. Questa stigmergia riduce enormemente l’informazione che ciascun individuo deve portare, e i lavori sulla morfogenesi dei termitai mostrano quanta forma si generi con poche regole locali più i gradienti fisici dell’ambiente. È un argomento reale, non una scusa.

La replica di Cassell è a sua volta legittima. «Auto-organizzazione» viene spesso usata come etichetta al posto di un meccanismo, e soprattutto la semplicità delle azioni non implica la semplicità del sistema che le governa: restano da spiegare le soglie e i criteri di commutazione fra un’azione e l’altra — le termiti che regolano i pori in funzione della CO₂, o Macrotermes bellicosus che costruisce tumuli a pareti sottili nella savana aperta e a cupola con pareti spesse nelle aree boschive. Non è una regola locale cieca, è una regola locale condizionata all’ambiente: un ramo condizionale in un programma.

4. Dove la spiegazione si ferma: l’origine dell’algoritmo, non la sua taratura

Le cinque cose elencate qui sopra hanno una struttura comune. Riguardano tutte la regolazione di un programma già esistente: quanto viene espresso, con quale costante, verso quale destinazione, se viene mantenuto o abbandonato, con quanta informazione per individuo. Nessuna riguarda la comparsa del programma.

La distinzione è stata formulata su Nature: la sintesi moderna è notevolmente brava a modellare la sopravvivenza del più adatto, ma non il suo arrivo. Günter Wagner e Vincent Lynch, biologi evoluzionisti e non critici del darwinismo, lo dicono con la stessa chiarezza: il successo dell’approccio genetico-popolazionale ha messo in secondo piano la questione dell’innovazione, perché era più gratificante calcolare la variazione dell’esistente che interrogarsi sull’origine dell’inedito.

Applicato al nostro oggetto, il vuoto ha una forma precisa. Francisco Pulido descrive gli uccelli migratori come dotati di un «programma innato» che dice loro quando lasciare l’area di riproduzione, in quale direzione volare e quando fermarsi, e sostiene che l’origine del tratto migratorio non differisce da quella di altri tratti complessi, perché quando la selezione favorisce l’ottimizzazione simultanea di più tratti le correlazioni genetiche fra essi si evolveranno. Ma la frase presuppone ciò che deve dimostrare: quelle correlazioni si evolvono a partire da varianti che esistono e sono già almeno debolmente funzionali. Il problema è come si arrivi al primo stato in cui il complesso sensori-elaborazione-programma-attuatori produce un vantaggio invece di un costo.

Va aggiunta una precisazione che il percorso non può omettere. Assenza di modello non equivale a impossibilità. Cassell lo scrive esplicitamente: la mancanza di uno scenario dettagliato per la navigazione della monarca non prova di per sé che l’evoluzione graduale non l’abbia prodotta. Ciò che sostiene è più modesto e più difendibile: dopo un numero sufficiente di tentativi falliti, tenere in campo una sola ipotesi cessa di essere prudenza, ed escludere l’altra in partenza non è una scelta empirica.

5. Il confronto con la complessità irriducibile molecolare

L’argomento di questo percorso è dichiaratamente parallelo a quello sulle macchine molecolari. Analoga è la struttura logica: più componenti eterogenei devono coesistere perché la funzione esista, presi singolarmente non la svolgono e spesso sono un costo, e un percorso graduale con ogni passo intermedio vantaggioso non è mai stato costruito nel dettaglio. Analoga è la struttura delle repliche: nel caso molecolare i critici invocano la cooptazione di parti preesistenti, in quello comportamentale la cooptazione di circuiti neurali e la convergenza; e la controreplica è la stessa, cioè che la parte difficile non sono i pezzi ma l’interfaccia fra i pezzi (si veda cooptazione ed exaptation).

Le differenze reali sono tre. La prima è a favore del comportamento: lo si manipola sperimentalmente in modi che una macchina molecolare non consente — spostare l’orologio circadiano di una farfalla e osservare la rotta ruotare, simulare in vasca il campo magnetico di un altro emisfero, ruotare un favo per capire quale riferimento l’ape stia usando. Le previsioni sono controllabili con esperimenti veri.

La seconda è a sfavore, e va enunciata senza ammorbidirla. Il comportamento non fossilizza. Di una macchina molecolare possiamo ricostruire una storia comparativa: sequenze omologhe, alberi filogenetici, proteine ancestrali che si possono sintetizzare e testare. Di un algoritmo di navigazione non esiste nulla di simile: abbiamo tracce indirette — orme, nidi, gallerie — ma non procedure. Le conseguenze sono simmetriche, e la simmetria è il punto. Per la spiegazione darwiniana significa che ogni scenario gradualista sull’origine di un comportamento programmato è una ricostruzione teorica non vincolata dai dati: non c’è modo di verificare se gli stati intermedi ipotizzati siano mai esistiti, ed è il motivo per cui, come nota Cassell, percorsi evolutivi dettagliati non vengono praticamente mai forniti. Ma la stessa mancanza limita l’argomento del disegno intelligente. Nel caso del Cambriano l’inferenza si appoggia a una documentazione fossile reale, e la comparsa improvvisa è un dato osservabile, discutibile ma osservabile; qui non c’è nulla di equivalente. Quando Cassell scrive che la comparsa dei comportamenti programmati complessi è stata «probabilmente relativamente brusca», sta inferendo dalla struttura funzionale del sistema, non osservando. Su questo punto l’argomento comportamentale è più debole del suo corrispettivo molecolare e paleontologico, non più forte, e chi lo presenta come il caso più solido dell’ID sta forzando.

La terza differenza riguarda la misurabilità. Le parti di una macchina molecolare sono discrete: si toglie una proteina e si misura che cosa succede. Le «parti» di un comportamento sono distribuite su livelli diversi — geni, elementi regolatori, epigenetica, circuiti, morfologia, e negli insetti sociali la colonia stessa — e non esiste un protocollo di rimozione controllata equivalente. Finché non esiste, l’affermazione «togli un pezzo e il comportamento crolla» resta plausibile ma non misurata.

6. Come si formula l’inferenza

Il metodo che Cassell rivendica è l’inferenza alla migliore spiegazione, o abduzione, nella formulazione del filosofo della scienza Peter Lipton: quando più ipotesi competono per rendere conto degli stessi indizi, si confronta il loro potere esplicativo e si sceglie quella che, fra le spiegazioni potenziali disponibili, spiega meglio. È il ragionamento delle scienze storiche e delle inchieste sugli incidenti aerei, mestiere che Cassell ha fatto per anni: là quasi mai esiste una prova unica, esiste un insieme di cause candidate da pesare. La conclusione, nella forma editoriale che questo sito adotta, ha quattro qualificazioni, e nessuna è una clausola di stile.

Primo: è una deduzione logica e filosofica basata su dati empirici, non una prova dimostrativa. Le premesse sono empiriche — la struttura dei sistemi esaminati, i numeri sui geni coinvolti, l’assenza di percorsi graduali documentati, l’esperienza uniforme che associa algoritmi funzionali ad agenti che li progettano — ma il passaggio alla conclusione è abduttivo, quindi rivedibile per costruzione. Come Cassell riconosce, con l’abduzione la conclusione non si ottiene con la certezza della logica deduttiva: chi presenta l’inferenza al progetto come una dimostrazione ne travisa la natura.

Secondo: il progettista non viene identificato. L’argomento riguarda la struttura causale di ciò che osserviamo, non l’identità o le intenzioni della causa. Domandare «chi ha progettato il progettista» è legittimo, ma riguarda un’altra questione: per riconoscere una spiegazione come la migliore non è necessario spiegare la spiegazione, altrimenti nessuna spiegazione sarebbe mai possibile.

Terzo: l’inferenza è pienamente compatibile con la discendenza comune. Nulla in questo percorso richiede che le specie siano fisse o che i lignaggi non siano imparentati. Cassell è esplicito: la teoria contemporanea del disegno intelligente, a differenza della teologia naturale di Paley, non presuppone la fissità delle specie e considera plasticità e adattabilità caratteristiche attese di un buon progetto.

Quarto: non è un argomento dalle lacune. La struttura non è «l’evoluzione non spiega X, quindi progetto», ma un confronto in due direzioni: i limiti documentati dei meccanismi ciechi nel produrre informazione funzionale nuova, e l’argomento positivo secondo cui la nostra esperienza uniforme associa gli algoritmi complessi a una sola classe di cause note. La forza sta interamente nella seconda gamba: se cadesse quella, cadrebbe tutto (si veda l’inferenza alla migliore spiegazione).

7. Che cosa falsificherebbe l’argomento

Un argomento che nessun risultato potrebbe smentire non è un argomento: è una posizione. Ecco quindi i risultati che costringerebbero ad abbandonare la tesi di questo percorso; alcuni sono alla portata della ricerca attuale.

La produzione sperimentale di un nuovo algoritmo comportamentale funzionale per mutazione e selezione. Se in un organismo modello a generazione rapida mutagenesi e selezione producessero de novo una procedura comportamentale nuova, con più passi coordinati e un sensore reclutato per un uso che prima non aveva, l’argomento centrale cadrebbe. Non basterebbe modulare un comportamento esistente né attivare un repertorio già presente. Vale anche la controparte in simulazione, con un vincolo severo: il modello non deve contenere, nella funzione di fitness o nella rappresentazione, l’informazione che pretende di generare. È il problema noto dei limiti degli algoritmi evolutivi.

L’identificazione dei percorsi genetici graduali per un sistema di navigazione completo. Non un elenco di geni correlati, ma una successione di stati intermedi, ciascuno con base genetica identificata e ciascuno funzionale e vantaggioso rispetto al precedente, da un animale privo di senso magnetico a uno con mappa bicoordinata e rotta programmata. Ricostruirla anche per un solo caso toglierebbe all’argomento della coesistenza necessaria il suo esempio migliore.

La dimostrazione che i cambiamenti coordinati richiesti sono molto meno numerosi del previsto. Se l’intero programma migratorio dipendesse da pochi interruttori regolatori di alto livello, e attivarne uno in una specie stanziale producesse un comportamento migratorio coerente e non caotico, il calcolo delle probabilità su cui l’argomento si regge andrebbe rifatto da capo.

La spiegazione meccanicistica della sincronizzazione fra emittente e ricevente. Nei feromoni degli insetti la genetica dell’emissione e quella della ricezione risiedono spesso su cromosomi diversi, eppure il codice deve essere condiviso: un meccanismo dimostrato, non postulato, che accoppi le due evoluzioni toglierebbe un pezzo consistente all’argomento.

La riproduzione robotica onesta dei comportamenti costruttivi. Se uno sciame di robot con regole locali genuinamente minime, senza specifiche introdotte di nascosto nei parametri, producesse strutture con le prestazioni termiche e di ventilazione di un termitaio, la tesi che dietro quelle architetture ci sia un programma ricco di informazione risulterebbe seriamente indebolita. È alla portata della robotica di sciame contemporanea.

Vale infine la contropartita: anche l’ipotesi darwiniana deve poter essere valutata, chiedendole adeguatezza causale dimostrata e non promesse. Michael Behe previde nel 2007 che dall’esperimento di evoluzione a lungo termine di Richard Lenski non sarebbe emerso nulla di fondamentalmente nuovo — nessuna nuova interazione proteina-proteina, nessuna nuova macchina molecolare, ma modifiche di sistemi preesistenti e vantaggi ottenuti spesso rompendo qualcosa. Quattordici anni e decine di migliaia di generazioni dopo, quella previsione non è stata smentita.

8. Le obiezioni, nella loro forma più forte

«È un argomento dall’ignoranza: non sappiamo come sia successo, quindi invocate un progettista»

Nella forma forte: la storia della scienza è piena di lacune che sembravano incolmabili e sono state colmate, l’inferenza al progetto è una scommessa sulla permanenza dell’ignoranza, e siccome le lacune tendono a restringersi la scommessa è cattiva. La risposta ha due parti. La struttura dell’argomento non è «A è falsa, quindi B è vera», ma un confronto fra due ipotesi di cui una ha un potere causale dimostrato per il tipo di effetto in questione e l’altra no. E poi una concessione: l’obiezione ha un nucleo sano, perché l’argomento resta ostaggio dello stato della conoscenza. Se si dimostrasse un meccanismo cieco capace di generare procedure funzionali nuove, l’inferenza andrebbe ritirata, e chi sostiene l’ID deve accettare la condizione senza riserve.

«L’auto-organizzazione basta: da regole semplici emergono strutture complesse»

È l’obiezione tecnicamente più solida, e nel dominio della costruzione ha successi reali: pochi comportamenti elementari più l’interazione con l’ambiente generano architetture che sembrano progettate, e l’impressione di progetto sarebbe un artefatto della nostra intuizione. L’argomento è forte sulla forma, ma non tocca due cose. Le regole locali che funzionano sono un sottoinsieme minuscolo di quelle possibili, e la loro specificazione è essa stessa informazione da spiegare. E la stigmergia vale per gli artefatti collettivi, non per la navigazione individuale: la rotta transoceanica di una tartaruga appena nata non emerge in alcun senso dall’interazione locale con l’ambiente, perché quell’animale fa la cosa giusta la prima volta, da solo, dove nessun altro ha lasciato tracce. Estendere il modello stigmergico dalla costruzione alla navigazione è un salto che la letteratura non autorizza.

«Il comportamento non fossilizza, quindi la vostra tesi non è verificabile»

Questa obiezione è corretta, e l’abbiamo già accolta. La risposta non è una difesa ma una delimitazione: manca la dimensione storica, e questo impedisce di verificare sia gli scenari gradualisti sia l’ipotesi di una comparsa brusca. La conseguenza non è che una delle due parti vinca, ma che entrambe debbano lavorare su indizi indiretti — struttura funzionale, genetica comparata, esperimenti di manipolazione, analisi dei costi — rinunciando a pretese di certezza storica. Chi sostiene l’ID deve smettere di trattare il caso comportamentale come il più forte del suo repertorio; chi difende la spiegazione darwiniana deve smettere di presentare come stabiliti scenari che nessun dato vincola.

«La convergenza dimostra che questi algoritmi sono facili da raggiungere»

Forma forte: se la bussola solare compare in farfalle, formiche, api e uccelli, e il senso magnetico in vertebrati, molluschi, crostacei e insetti, allora esistono percorsi evolutivi accessibili verso quelle soluzioni. Ma la convergenza è un’etichetta descrittiva, non un meccanismo: dire che un tratto è convergente significa dire che è comparso più volte indipendentemente, cioè riformulare il problema. La spiegazione standard, la pressione di selezione comune, presuppone che le varianti appropriate compaiano, e la selezione agisce solo su ciò che è già comparso. Infine, nei tratti fisici i vincoli funzionali restringono davvero lo spazio delle soluzioni — il disegno di un’ala — ma per i comportamenti sono quasi sempre disponibili più soluzioni radicalmente diverse per la stessa esigenza. Perfino Jerry Coyne riconosce i limiti di questi appelli: fra i marsupiali australiani non esistono equivalenti dei pipistrelli, delle giraffe, degli elefanti né dei primati. Le convergenze mancate sono numerose quanto quelle riuscite, il che indica contingenza più che necessità.

«Un progettista non identificato è una scatola nera: non spiega nulla e blocca la ricerca»

La prima metà dell’obiezione ha una risposta parziale: le scienze storiche inferiscono regolarmente il tipo di causa senza conoscerne il dettaglio operativo, come quando si attribuisce un manufatto archeologico ad agenti umani senza sapere chi, quando e con quali utensili. La seconda è empirica, e l’effetto di blocco si produce da entrambe le parti: anche attribuire alla convergenza un tratto simile in specie lontane chiude l’indagine invece di aprirla. Resta però che un’ipotesi di progetto senza meccanismo proposto è una spiegazione povera, ed è un debito che l’ID non ha saldato. La risposta più seria è programmatica: quella prospettiva vale nella misura in cui genera domande produttive — reverse engineering dei sistemi comportamentali, localizzazione fisica dei programmi, misure di ottimalità vincolata. Se producono risultati, l’obiezione perde forza; se non ne producono, ha ragione.

9. Le domande che questo percorso lascia aperte

Chiudere un percorso non significa averlo risolto. Queste domande sono altrettanto scomode per chi sostiene l’inferenza al progetto quanto per chi la respinge.

Dove si trova fisicamente l’algoritmo. Non sappiamo se un programma di navigazione risieda in geni codificanti, in elementi regolatori non codificanti, in marcature epigenetiche, nell’architettura di sviluppo dei circuiti o in una combinazione di questi livelli. Finché la risposta manca, stime di complessità e calcoli di improbabilità restano approssimazioni: l’argomento di questo percorso si regge su una stima del contenuto informativo di un oggetto che non abbiamo ancora localizzato.

Come si trasmette una rotta a chi non l’ha percorsa. Nel caso della monarca il problema è nella forma più pura, perché la generazione che raggiunge il Messico non è quella che ne è partita. Sappiamo che oltre cinquecento geni sono associati al comportamento migratorio; non sappiamo in che modo un insieme di geni specifichi una destinazione geografica.

Perché cervelli così piccoli bastino. Un’ape ha meno di un milione di neuroni e un repertorio più ampio di quello di un bombo, che ha il doppio del volume cerebrale. Non abbiamo una metrica accettata per misurare la complessità di un programma comportamentale, e senza metrica il confronto fra risorse disponibili e compito svolto resta impressionistico. È la lacuna metodologica più grave del campo, e riguarda tutti.

Quanto sia davvero irriducibile la coesistenza. L’affermazione che i quattro elementi debbano esistere insieme è plausibile e sostenuta da argomenti di costo, ma non è stata misurata sistematicamente. Servirebbero esperimenti di rimozione controllata su ciascun componente, per un caso ben caratterizzato, con misure di prestazione. Non esistono.

Se una filogenesi dei comportamenti sia possibile. I metodi comparativi ricostruiscono stati ancestrali dalla distribuzione dei tratti sull’albero; applicati al comportamento presuppongono l’albero che dovrebbero contribuire a testare, e il rischio di circolarità è concreto. Chi trovasse un modo per romperla restituirebbe al campo la dimensione storica che oggi gli manca, a beneficio di entrambe le posizioni.

Che cosa significhi, operativamente, che un programma sia stato progettato. Resta aperto tutto il seguito: quando l’informazione sia stata istanziata, in che forma e attraverso quali processi fisici. Cassell lo ammette nelle pagine conclusive del suo libro. Un’inferenza che risponde alla domanda sul tipo di causa e lascia intatte quelle sul modo non è una conclusione: è un punto di partenza.

Resta la costante che ha attraversato tutti e sette i moduli. Una tartaruga che non ha mai visto l’oceano nuota nella direzione giusta; una farfalla che non è mai stata in Messico arriva sull’albero dei suoi antenati; un’ape traduce una posizione in un angolo e una durata, e altre api la ritraducono in una rotta. Nessuno di questi animali ha imparato, e nessuno può sbagliare la prima volta e riprovare. Da qualche parte c’è una procedura scritta, in una forma che non abbiamo ancora individuato. La domanda su chi o che cosa l’abbia scritta non è retorica, e non ha ancora una risposta condivisa.

Concetti chiave

1. Un istinto complesso è una procedura, non una tendenza. I cinque casi condividono la stessa architettura: sensori tarati sulla grandezza fisica rilevante, elaborazione neurale, un programma che specifica sequenza e condizioni, attuatori che eseguono.
2. La necessità di coesistenza è il cuore dell’argomento. Un sensore magnetico in un animale stanziale è un costo netto, una fisiologia da migratore senza programma porta l’animale nella direzione sbagliata. Verso gli stati intermedi incompleti la selezione non è neutrale: lavora contro.
3. La biologia evolutiva spiega bene la regolazione, non l’origine. Modulazione dell’intensità migratoria, dialetti della danza, adattamento locale delle rotte, perdita di comportamenti costosi, stigmergia: fenomeni documentati e ben modellati, che riguardano tutti un programma già esistente.
4. Il comportamento non fossilizza, e questo è un limite per entrambe le parti. Nessuno scenario gradualista può essere verificato sui dati, ma nemmeno l’ipotesi di una comparsa brusca dispone della documentazione che sostiene l’argomento paleontologico.
5. L’inferenza al progetto è abduttiva e rivedibile. È una deduzione logica e filosofica basata su dati empirici, non una prova dimostrativa; non identifica il progettista; è compatibile con la discendenza comune e con la plasticità delle specie.
6. L’argomento è falsificabile. Basterebbero un algoritmo comportamentale nuovo prodotto per mutazione e selezione, un percorso genetico graduale ricostruito per un sistema di navigazione completo, o uno sciame di robot che costruisca un termitaio funzionante con regole genuinamente minime.
7. La domanda decisiva resta senza risposta empirica. Non sappiamo dove il programma sia fisicamente scritto: finché non lo sapremo, ogni stima di complessità, a favore o contro, è provvisoria.

Per approfondire

• Perché la complessità irriducibile è un problema per il darwinismo — la versione molecolare dello stesso argomento, con la documentazione storica che qui manca.
• Le risposte dei critici, cooptazione ed exaptation — le obiezioni più solide al ragionamento sulla coesistenza dei componenti.
• I limiti degli algoritmi evolutivi — quanta informazione viene messa dentro una simulazione che pretende di produrne.
• Caso, necessità o progetto: l’inferenza alla migliore spiegazione — la struttura del ragionamento abduttivo usato qui.
• Disegno Intelligente: risposta alle critiche più diffuse — il trattamento generale delle obiezioni della sezione 8.

Riferimenti

Cassell, E. (2021). Animal Algorithms: Evolution and the Mysterious Origin of Ingenious Instincts. Discovery Institute Press.

Lipton, P. (2004). Inference to the Best Explanation (2ª ed.). Routledge.

Putman, N. F., Endres, C. S., Lohmann, C. M. F., & Lohmann, K. J. (2011). Longitude perception and bicoordinate magnetic maps in sea turtles. Current Biology, 21(6), 463–466. https://doi.org/10.1016/j.cub.2011.01.057

Zhan, S., Merlin, C., Boore, J. L., & Reppert, S. M. (2011). The monarch butterfly genome yields insights into long-distance migration. Cell, 147(5), 1171–1185.

Merlin, C., Gegear, R. J., & Reppert, S. M. (2009). Antennal circadian clocks coordinate sun compass orientation in migratory monarch butterflies. Science, 325(5948), 1700–1704.

Pulido, F. (2007). The genetics and evolution of avian migration. BioScience, 57(2), 165–174.

Sutherland, W. J. (1998). Evidence for flexibility and constraint in migration systems. Journal of Avian Biology, 29(4), 441–446.

Wagner, G. P., & Lynch, V. J. (2010). Evolutionary novelties. Current Biology, 20(2), R48–R52.

Khuong, A., Gautrais, J., Perna, A., et al. (2016). Stigmergic construction and topochemical information shape ant nest architecture. PNAS, 113(5), 1303–1308.

Ocko, S. A., Heyde, A., & Mahadevan, L. (2019). Morphogenesis of termite mounds. PNAS, 116(9), 3379–3384. https://doi.org/10.1073/pnas.1818759116

Park, D., Jung, J. W., Choi, B.-S., et al. (2015). Uncovering the novel characteristics of Asian honey bee, Apis cerana, by whole genome sequencing. BMC Genomics, 16, 1. https://doi.org/10.1186/1471-2164-16-1

Simola, D. F., Wissler, L., Donahue, G., et al. (2013). Social insect genomes exhibit dramatic evolution in gene composition and regulation while preserving regulatory features linked to sociality. Genome Research, 23(8), 1235–1247.

Wehner, R. (2003). Desert ant navigation: How miniature brains solve complex tasks. Journal of Comparative Physiology A, 189(8), 579–588. https://doi.org/10.1007/s00359-003-0431-1

Behe, M. J. (2007). The Edge of Evolution: The Search for the Limits of Darwinism. Free Press.