Черно-белое фото пожилого человека с книгой "Эгоистичный ген" на синем фоне.

«Эгоистичный ген»: по-прежнему одна из самых захватывающих книг об эволюции.

Пятьдесят лет назад Ричард Докинз поделился с миром неотразимой научной метафорой, которая модернизировала и демократизировала эволюционную биологию. Спустя полвека книга «Эгоистичный ген» остается по-прежнему чрезвычайно проницательной, считает Роуэн Хупер.

New Scientist. Научные новости и аналитические статьи от экспертов-журналистов, освещающие достижения в науке, технологиях, здравоохранении и охране окружающей среды, на сайте и в журнале.

«Ричард Докинз блестяще заставил нас взглянуть на вещи с точки зрения гена»: перечитывая книгу «Эгоистичный ген».

В 1976 году Ричард Докинз опубликовал книгу, названную в честь идеи, которая пришла ему в голову во время лекции о поведении животных для своего научного руководителя. Так совпало, что идея «эгоистичного гена» оказалась неотразимой научной метафорой, и книга стала мировым бестселлером. Она остается одной из самых захватывающих и популярных книг об эволюции, когда-либо написанных.

Спустя пятьдесят лет книга «Эгоистичный ген» кажется устаревшей, но её основная идея остаётся актуальной не только потому, что эгоистичность генов — это блестящий мем (термин, который Докинз вводит в конце книги), но и потому, что это мощный способ понять, как работает эволюция: метафора заставляет нас думать так, как будто гены ведут себя эгоистично. Она заставляет нас мыслить с точки зрения гена. Таким образом, Докинз модернизировал эволюционную биологию и демократизировал её — он сделал её доступной для людей. Теперь каждый может понять, почему летучие мыши-вампиры делят кровь друг с другом, почему орхидеи имитируют пчёл и почему вирус простуды вызывает у нас кашель: почему живые существа выглядят и ведут себя именно так.

Читатели в трехцветных футболках на скамейке

Лучшие новые научно-популярные книги 2026 года

«Освободите свои полки для нового обилия книг от таких авторов, как Наоми Кляйн, Ребекка Солнит и Ксанд ван Туллекен», — говорит редактор отдела культуры Элисон Флуд.

Когда Чарльз Дарвин изложил свою теорию естественного отбора, он исходил из понимания того, что особи конкурируют за ресурсы и различаются по способу выживания и количеству потомства, которое они привносят в следующее поколение. Отдельные представители вида должны вести себя на благо себе, утверждал Дарвин, а не на благо других, и черты, которые помогают особям преуспевать, передаются по наследству. На первый взгляд, это хорошо, но не всегда работало — например, в сообществах насекомых, где бесплодные рабочие трудятся, чтобы помочь королеве размножаться, или даже убивают себя, чтобы защитить свое гнездо. Решение Дарвина заключалось в том, чтобы доказать, что у социальных насекомых, таких как муравьи, осы и пчелы, семья фактически является отдельной особью, поэтому бесплодные рабочие, якобы помогающие семье, по сути, помогают себе. Это был компромиссный подход, но он был на верном пути.

В середине XX века, в рамках обновления эволюционной биологии и её объединения с генетикой, получившего название современного синтеза, ряд биологов математически описали, как работает эволюция, посредством изменений частоты генетических вариантов. Затем два биолога, в частности Джордж Уильямс и У. Д. Гамильтон, показали, как понимание адаптаций (структур, признаков и поведения, помогающих организмам выживать) как работающих на благо гена может объяснить кажущийся альтруизм. С точки зрения гена, для муравья-рабочей логично отказаться от размножения и помочь матери вырастить потомство, поскольку она помогает своим собственным генам передать их следующему поколению.

Дарвин, ничего не зная о ДНК или генах, догадывался о происходящем. Докинз же блестяще оживил математические и теоретические основы. Отбросили ламаркистские «правдоподобные» истории об эволюции (например, о том, что слоны получили свои длинные хоботы от того, что поколениями их растягивали), и убрали идею о том, что организмы ведут себя на благо вида; вместо этого появилось понятное описание биологии, согласующееся с генетикой.

Источник: www.newscientist.com

ОСТАВЬТЕ СВОЙ КОММЕНТАРИЙ

Каталог бесплатных опенсорс-решений, которые можно развернуть локально и забыть о подписках

галерея

Гейзер в Йеллоустоунском парке с цветной водой и паром на фоне леса и заката.
Портрет человека с длинными темными волосами на светлом фоне, лицо скрыто.
ideipro logotyp
ideipro logotyp
Календарь, взрыв, часы и мозг, символизирующие творческий процесс и управление временем.
Календарь, взрыв идей, мозг, часы, концепция тайм-менеджмента и креативности.
Лазеры для спектральной флуоресценции, взаимодействие с веществами и рыба, схема эксперимента.
Смартфон с логотипом HBO Max в руке на светлом фоне.
Спокойная река с зелеными водорослями и холмы под облачным небом.
Image Not Found
Портрет человека с длинными темными волосами на светлом фоне, лицо скрыто.

Неужели компания Neuralink сделала неправильную ставку?

В области интерфейсов «мозг-компьютер» происходит переход от управления курсором с помощью мысли к восстановлению речи. Элисса Велле, бывший научный сотрудник Tarbell AI Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и в ленту…

Апр 16, 2026
ideipro logotyp

Если финансы имеют значение: 5 формул для таблиц Р7 офис, которые точно пригодятся!

Если вы решили вести финансовые расчёты не в блокноте, а в современном редакторе таблиц, вот пять полезных формул. Они помогут принимать решения о покупке или продаже активов, контролировать расходы и доходы, анализировать семейный бюджет и многое другое.…

Апр 16, 2026
ideipro logotyp

Если финансы имеют значение: 5 формул для таблиц Р7 офис, которые точно пригодятся!

Если вы решили вести финансовые расчёты не в блокноте, а в современном редакторе таблиц, вот пять полезных формул. Они помогут принимать решения о покупке или продаже активов, контролировать расходы и доходы, анализировать семейный бюджет и многое другое.…

Апр 16, 2026
Календарь, взрыв идей, мозг, часы, концепция тайм-менеджмента и креативности.

Почему программы переобучения MLOps терпят неудачу — модели не забывают, их бьёт током.

Почему переобучение на основе календаря терпит неудачу в производственной среде и как практический подход к обнаружению сбоев может работать в реальных системах. Делиться Вкратце: Большинство моделей машинного обучения, используемых в производственных условиях, не демонстрируют плавного затухания —…

Апр 16, 2026

Впишите свой почтовый адрес и мы будем присылать вам на почту самые свежие новости в числе самых первых