Under de senaste åren har det funnits stort intresse för att karakterisera statistiska egenskaper hos naturliga stimuli för att bättre förstå utformningen av perceptuella system. Ett fruktbart tillvägagångssätt har varit att jämföra behandlingen av naturliga stimuli i verkliga perceptuella system med den av idealiska observatörer som härletts inom ramen för Bayesian statistiska beslutsteori. Även om denna form av optimeringsteori har gett en djupare förståelse av den information som finns i naturliga stimuli samt av de beräkningsprinciper som används i perceptuella system, tar den inte direkt hänsyn till processen för naturligt urval, som i slutändan är ansvarig för design. Här föreslår vi en formell ram för att analysera hur statistiken över naturliga stimuli och processen för naturligt urval samverkar för att bestämma utformningen av perceptuella system. Ramen består av två kompletterande delar. Den rst är en maximal tness idealisk observatör, en standard Bayesian idealisk observatör med en nyttofunktion lämplig för naturligt urval. Den andra komponenten är en formell version av naturligt urval baserat på Bayesian statistisk beslutsteori. Maximum tness idealiska observatörer och Bayesian naturliga urval visas i flera exempel. Vi föreslår att Bayesian tillvägagångssätt är lämpligt inte bara för studier av perceptuella system utan också för studier av många andra system i biologi. Utvecklingen av en art sker som ett resultat av interaktioner mellan dess miljö och dess genom. Att uppnå en rigorös redogörelse för evolutionen beror alltså lika mycket på att förstå miljöns egenskaper som på att förstå nukleinsyra- och proteinkemins egenskaper. Även om många naturlagar med fördel beskrivs i deterministiska termer, kräver evolutionens komplexitet ofta en beskrivning av både miljöer och genetik i statistiska/probabilistiska termer. Forskning inom områdena populationsgenetik och teoretisk ekologi har betonat genetik och dess förhållande till naturligt urval. Den senaste tidens framsteg när det gäller att mäta den statistiska regulariteten i naturliga miljöer, särskilt inom området perceptuella system, ökar dock möjligheten att utveckla mer kompletta evolutionsteorier genom att kombinera exakta statistiska beskrivningar av miljön med exakta statistiska beskrivningar av genetik. Här visar vi att en begränsad form av Bayesian statistisk beslutsteori ger en lämplig ram för att utforska den formella kopplingen mellan statistiken över miljön och det framväxande genomet. Ramverket består av två komponenter. En är en Bayesian idealisk observatör med en nyttofunktion lämplig för naturligt urval. Den andra är en Bayesian formulering av naturligt urval som prydligt delar upp naturligt urval i flera faktorer som mäts individuellt och sedan kombineras för att karakterisera processen som en helhet. I Bayesian * Författare för korrespondenc e (geisler@psy.utexas.edu). beredning, varje allelvektor (dvs. Varje fall av polymorfism) i varje berörd art representeras av en grundläggande ekvation, som beskriver hur antalet organismer som transporterar allelvektorn vid tidpunkten t + 1 är relaterat till i) antalet organismer som transporterar allelvektorn vid tidpunkten t, ii) sannolikheten för ett miljötillstånd vid tidpunkten t, iii) sannolikheten för stimulans med tanke på miljöns tillstånd, iv) sannolikheten för ett svar med tanke på stimulansen och v) födelse- och dödsfrekvensen med tanke på reaktionen och tillståndet i miljön. Processen för naturligt urval representeras genom att iterera dessa grundläggande ekvationer parallellt över tiden, samtidigt uppdatera allelvektorer med hjälp av lämpliga sannolikhetsfördelningar för mutation och sexuell rekombination. Vårt förslag bygger på två viktiga forskningstraditioner i sensation och perception: ideal observatörsteori (De Vries 1943; Rose 1948; Peterson m.fl. 1954; Barlow 1957; Green & Swets 1966) och probabilistisk funktionalism (Brunswik & Kamiya 1953, Brunswik 1956). Efter att ha granskat dessa två forskningstraditioner, motiverar och härleder vi de grundläggande formlerna för maximal tness idealiska observatörer och Bayesian naturligt urval. Vi demonstrerar sedan Bayesian tillvägagångssätt genom att simulera utvecklingen av Camou ålder i passiva organismer och utvecklingen av två-receptor sensoriska system i aktiva organismer som söker byte. Även om vi beskriver Bayesiskt naturligt urval i samband med perceptuella system är tillvägagångssättet ganska allmänt och bör vara lämpligt för system som sträcker sig från molekylära mekanismer inom celler till organismers beteende.
Skillnaden är att REF ger en formell ram baserad på Bayesian statistisk beslutsteori, medan det nuvarande arbetet utforskar empiriskt en uppsättning specifika begränsningar eller genvägar som verkar dominera visuell funktionsutveckling och därmed bör införlivas i den formella ramen.
Bayesian natural selection and the evolution of perceptual systems
{'venue': 'Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences', 'journal': 'Philosophical transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological sciences', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Biology']}