Name: グリーンビアードの利他主義をシミュレーション (Simulating Green Beard Altruism)
Uploaded: 2025-11-19T00:52:31.000Z
Duration: 13 min 23 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

転換語

Thanks to Brilliant for supporting this video.

Brilliantの皆様、この動画をご支援いただきありがとうございます。

If evolution is all about the survival and reproduction of the fittest individuals, then why are creatures sometimes nice to each other?

進化が「適者生存と繁殖」であるなら、なぜ生き物たちは時々お互いに親切なのでしょうか？

In this video, we're going to build a simulation to start looking at the biology of altruism.

この動画では、利他主義の生物学を調べるためのシミュレーションを構築していきます。

Certain genes will code for certain types of behavior rules, and

特定の遺伝子は、特定の行動ルールをコードし、

we'll see which kinds work from a gene's perspective.

遺伝子の視点から、どの種類のルールが機能するかを見ていきます。

では、私たちのシムはどのようなものでしょうか？

Each day, blobs will go out to the forest to eat some fruit.

毎日、ブロブは森へ出て果物を食べに行きます。

Each tree has enough fruit to feed two blobs, but some of the trees have predators in them.

どの木にも2匹のブロブを養えるだけの果物がありますが、木の中には捕食者がいるものもあります。

If the blobs are unlucky enough to visit a tree with a predator, they'll get eaten.

もしブロブが運悪く捕食者のいる木を訪れてしまうと、食べられてしまいます。

But if they don't get eaten, they'll head to one of the homes and reproduce, creating one or two new blobs in their place.

しかし、食べられなければ、家の一つへ向かい繁殖し、その場所に1匹か2匹の新しいブロブが生まれます。

そして、このサイクルが繰り返されます。

まだ利他主義はありませんが、

let's make this a bit bigger and let it run for a while to see how it goes.

これを少し大きくして、しばらく実行してどうなるか見てみましょう。

Alright, so this little ecosystem is mostly stable.

さて、この小さな生態系はほとんど安定しています。

Now let's add the ability to be altruistic.

では、利他的になる能力を追加しましょう。

When the blobs go to a tree with a predator in it, one of them will notice the predator and it'll have two options for how to react.

ブロブが捕食者のいる木に行くと、一方が捕食者に気づき、どのように反応するかについて2つの選択肢があります。

The first option is to just run away, leaving the other blob to die.

最初の選択肢は、ただ逃げることで、もう一方のブロブは死んでしまいます。

これは臆病な行動と呼びましょう。

The second option will be to make a bunch of noise and warn the other blob, but

2番目の選択肢は、大きな音を立ててもう一方のブロブに警告することですが、

in the process attract the predator's attention with a 50% chance of getting eaten afterward.

その過程で捕食者の注意を引き、その後捕食される確率は50%です。

Since these blobs are risking themselves to help others, we'll call this the altruistic behavior.

これらのブロブは他者を助けるために自分自身を危険にさらしているので、これを利他的行動と呼びましょう。

The blob's behavior will be controlled by a gene which has two versions or alleles.

ブロブの行動は、2つのバージョンまたは対立遺伝子を持つ遺伝子によって制御されます。

The cowardly allele will be yella and the altruism allele will be blue.

臆病な対立遺伝子は黄色、利他主義の対立遺伝子は青としましょう。

Before we get to the simulation, it's worth saying that in real life, behavior is determined by a mind numbingly complex interaction between many genes and a creature's environment over time.

シミュレーションに入る前に、現実世界では行動は、多くの遺伝子と生物の環境との間で、気が遠くなるほど複雑な相互作用によって決定されることを言っておく価値があります。

But this simple model is good enough to help us grasp some fundamental ideas.

しかし、この単純なモデルは、いくつかの基本的な考え方を理解するのに十分です。

Okay, let's start with equal numbers of each allele and see what happens.

さて、それぞれの対立遺伝子を同じ数から始めて、何が起こるか見てみましょう。

This graph shows the frequency of each allele over time.

このグラフは、時間の経過に伴う各対立遺伝子の頻度を示しています。

At the beginning, half the alleles are the blue altruism kind and stacked on top.

最初は、対立遺伝子の半分が青い利他主義の種類で、その上に積み重ねられています。

Half the alleles are the yellow cowardly kind.

対立遺伝子の半分は黄色い臆病な種類です。

These values change over time, but they always add up to 1 or 100%.

これらの値は時間とともに変化しますが、常に合計で1、つまり100%になります。

And speaking of the change, it looks like the altruism Allele goes extinct after just a few generations.

そして、その変化についてですが、利他主義の対立遺伝子は数世代で絶滅してしまうようです。

Maybe we made it a little bit too dangerous to be altruistic.

もしかしたら、利他的であることが少し危険すぎたのかもしれませんね。

So let's lower the death chance for being altruistic from 50% to 10% to see if the altruism allele can do well on easy mode.

そこで、利他的であることの死亡確率を50%から10%に下げて、利他主義の対立遺伝子がイージーモードでうまくいくか見てみましょう。

Okay, it took a bit longer, but the altruism allele still went extinct.

さて、少し時間がかかりましたが、利他主義の対立遺伝子はやはり絶滅しました。

Now you might think, hey, wait a minute, we only tried this once.

ここで、「あれ、ちょっと待って、一度しか試していないじゃないか」と思うかもしれませんね。

もしかしたら、時々もっとうまくいくかもしれません。

ええ、それは素晴らしい指摘です。

So now let's repeat 30 versions of the same situation and see how that looks predict ahead of time what you think will happen.

では、同じ状況を30回繰り返して、どうなるか見てみましょう。事前に何が起こるか予想してみてください。

Do you think the altruism allele will always go extinct?

利他主義の対立遺伝子は常に絶滅すると思いますか？

Or maybe the first run was a fluke and the altruism allele will actually increase in frequency more often than not.

それとも、最初の実行はまぐれで、利他主義の対立遺伝子は実際にはほとんどの場合、頻度が増加するのでしょうか。

Our brains like to pretend we knew things all along.

私たちの脳は、最初からすべてを知っていたかのように振る舞いがちです。

So it's good learning and science practice to make a prediction before you see a result.

ですから、結果を見る前に予測を立てることは、良い学習であり科学の実践です。

Okay, there's a lot going on in this graph.

このグラフでは、たくさんのことが起こっていますね。

Each thin black line is one run, and the thick black line is the average.

細い黒い線はそれぞれ1回の実行で、太い黒い線は平均値です。

In some runs, the altruism allele lasted longer than others, but extinction seemed inevitable.

いくつかの実行では、利他主義の対立遺伝子は他のものより長く続きましたが、絶滅は避けられないように見えました。

Well, one did hang on for all 400 generations, but

ええ、1つは400世代すべてで持ちこたえましたが、

based on the other runs, it seems like it's pretty doomed in the long run.

他の実行結果を見ると、長期的にはかなり絶望的であるように思えます。

So why did this version of altruism fail?

では、なぜこの利他主義のバージョンは失敗したのでしょうか？

Well, this is a computer simulation, so we have a perfect record for everything that happened.

これはコンピューターシミュレーションなので、起こったことすべてについて完璧な記録があります。

There were 225,817 blobs saved by warning calls.

警告音によって救われたブロブは225,817でした。

85,781 had the altruism allele, and the other 140,036 had the cowardly allele.

85,781は利他主義の対立遺伝子を持ち、残りの140,036は臆病な対立遺伝子を持っていました。

And 24,000, 151 of the altruistic blobs died after giving the warning.

そして、利他的なブロブのうち24,000、151が警告を発した後に死亡しました。

So overall, the altruistic allele saved a Net total of 61,630 copies of the altruism allele.

全体として、利他主義の対立遺伝子は利他主義の対立遺伝子のコピーを合計で61,630個節約しました。

But since the total population size is limited by the predators, the total number saved isn't really what matters.

しかし、捕食者によって総個体数が制限されているため、救われた総数は実際には重要ではありません。

More blobs being saved just results in more blobs getting eaten later on.

より多くのブロブが救われると、後でより多くのブロブが捕食されるだけです。

What does matter, though, is the competition between alleles.

しかし、重要なのは対立遺伝子間の競争です。

A successful allele for altruism would need to find a way to help itself more than it helps its competitor.

利他主義の成功した対立遺伝子は、競合相手を助けるよりも自分自身を助ける方法を見つける必要があります。

では、どうすればそれができるでしょうか？

Well, one way could be to let the altruism alleles see each other so they know who to help.

まあ、一つの方法としては、利他主義の対立遺伝子同士がお互いを認識して、誰を助けるべきかを知るようにすることです。

But because DNA stays inside the blobs and it doesn't have eyes, we need some detectable feature to go with the altruism.

しかし、DNAはブロブの中に留まり、目を持っていないため、利他主義には検出可能な特徴が必要です。

The classic example of this is a Greenbeard, and

その典型的な例がグリーンビアードで、

that's a fun thing to put in the blob, so let's stick with that.

ブロブに入れると面白いので、それにしましょう。

So instead of the allele for altruism from before, we have an allele for green beard altruism now.

ですから、先ほどの利他主義の対立遺伝子の代わりに、今度はグリーンビアード利他主義の対立遺伝子があります。

When a blob with a green beard notices a predator, it'll only warn the other blob if that blob also has a green beard.

グリーンビアードを持つブロブが捕食者に気づいたとき、そのブロブもグリーンビアードを持っていれば、他のブロブに警告します。

So let's see whether this Greenbeard strategy works in a simulation.

では、このグリーンビアード戦略がシミュレーションでうまくいくかどうか見てみましょう。

And let's go back to the 50% chance of getting eaten after giving a warning.

そして、警告を出した後に捕食される確率が50%に戻りましょう。

さて、これは実際にはかなりうまくいきました。

The green beard allele drove the cowardly allele to extinction, and decisively so.

グリーンビアード対立遺伝子は、臆病な対立遺伝子を絶滅に追いやり、決定的なものとなりました。

But again, we should test it with many runs and with different settings.

しかし、これもまた、多くの試行と異なる設定でテストすべきです。

I ended up testing the 50% and a 90% chance of getting eaten for 30 runs each.

私は50%と90%の捕食される確率で、それぞれ30回の試行を行いました。

In each case, what do you think will happen?

それぞれの場合、何が起こると思いますか？

At the 50% death chance, it seems like our first run wasn't a fluke.

捕食される確率が50%の場合、最初の試行は偶然ではなかったようです。

The Greenbeard allele does indeed have a massive advantage.

グリーンビアード対立遺伝子は、確かに大きなアドバンテージを持っています。

One of the runs got a pretty rough start, but

試行の一つはかなり厳しいスタートを切りましたが、

it still ended up taking over before too long.

それでもすぐに勢力を拡大しました。

90%では、状況はかなりばらつきがあります。

Only 10% of the acts of altruism actually end up saving an extra blob.

利他的行動のうち、ブロブを一つ救う結果につながるのはわずか10%です。

So the random fluctuations are pretty dominant.

なので、ランダムな変動がかなり支配的ですね。

And even though the average shows an upward trend, the green beard allele does go extinct in several runs.

平均は上昇傾向を示していますが、グリーンビアード対立遺伝子はいくつかの試行で絶滅しています。

After seeing these, I was curious to try again.

これを見て、もう一度試してみたくなりました。

But starting with only a 10% frequency for the green beard allele once again, what do you predict?

では、グリーンビアード対立遺伝子の頻度を再び10%から始めた場合、どうなると予測しますか？

Will the graphs look the same, just shifted down to start at 10%?

グラフは同じように見えるでしょうか、単に10%から始まるように下にずれるだけでしょうか？

それとも、何か他のことが違って見えるのでしょうか？

In the 50% case, there are a few interesting things going on.

50%の場合、いくつか興味深いことが起こっています。

After a while, we see that the average goes completely flat, because in every simulation, one allele or the other has gone extinct.

しばらくすると、平均が完全に平坦になるのがわかります。なぜなら、すべてのシミュレーションで、どちらかの対立遺伝子が絶滅しているからです。

Of the 30 runs, 11 had the green beard allele take over completely, and

30回の試行のうち、11回はグリーンビアード対立遺伝子が完全に勢力を拡大し、

Even though the greenbeard allele had an advantage and saw its frequency rise on average, it's still subject to the whims of luck when there are only a few copies.

グリーンビアード対立遺伝子は有利で、平均して頻度が増加しましたが、コピーが少ない場合は運の気まぐれに左右されます。

And once extinction happens, it's permanent.

そして、一度絶滅すると、それは永久的です。

It's interesting to imagine what kinds of alleles might have appeared in the history of the Earth and could have done well, but

地球の歴史の中でどのような対立遺伝子が現れて、うまくやれたかもしれないと想像するのは興味深いですが、

The second interesting thing is that it seems like the green beard allele's advantage depends on how many greenbeards there are.

2番目に興味深いのは、グリーンビアード対立遺伝子の利点が、グリーンビアードがどれだけいるかに依存するように見えることです。

Each run starts out with mostly random wobbling, but

各試行はほとんどランダムな揺らぎから始まりますが、

when the density of greenbeards gets higher, the helping happens more often and they get more benefit.

グリーンビアードの密度が高くなると、助け合いがより頻繁に起こり、より多くの利益を得ます。

And in the 90% death chance case, things are just really chaotic.

そして、90%の死亡率の場合、状況は非常に混沌としています。

But we still do see an upward trend on average.

しかし、平均すると依然として上昇傾向が見られます。

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グリーンビアードの利他主義をシミュレーション (Simulating Green Beard Altruism)

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