stringtranslate.com

Указанная сложность

Указанная сложность — это креационистский аргумент, введенный Уильямом Дембски , используемый сторонниками для продвижения псевдонауки разумного замысла . [ требуется ссылка ] По словам Дембски, эта концепция может формализовать свойство, которое выделяет шаблоны, которые являются как указанными , так и сложными , где в терминологии Дембски указанный шаблон — это тот, который допускает краткие описания, тогда как сложный шаблон — это тот, который вряд ли возникнет случайно. Примером, приведенным Дембски, является покерная рука, где, например, повторное появление рояля -флеша вызовет подозрение в мошенничестве. [1] Сторонники разумного замысла используют указанную сложность в качестве одного из своих двух основных аргументов, наряду с неснижаемой сложностью .

Дембски утверждает, что невозможно, чтобы указанная сложность существовала в шаблонах, отображаемых конфигурациями, сформированными неуправляемыми процессами. Поэтому, утверждает Дембски, тот факт, что указанные сложные шаблоны можно найти в живых существах, указывает на некое руководство в их формировании, что является показателем интеллекта. Дембски далее утверждает, что можно показать, применяя теоремы об отсутствии бесплатного обеда, неспособность эволюционных алгоритмов выбирать или генерировать конфигурации высокой указанной сложности. Дембски утверждает, что указанная сложность является надежным маркером дизайна интеллектуальным агентом — центральный принцип разумного дизайна, который Дембски отстаивает в противовес современной эволюционной теории . Указанная сложность — это то, что Дембски называет «объяснительным фильтром»: можно распознать дизайн, обнаружив сложную указанную информацию ( CSI ). Дембски утверждает, что неуправляемое возникновение CSI исключительно в соответствии с известными физическими законами и случайностью крайне маловероятно. [2]

Концепция указанной сложности широко рассматривается как математически несостоятельная и не была основой для дальнейшей независимой работы в теории информации , теории сложных систем или биологии . [3] [4] [5] Исследование Уэсли Элсберри и Джеффри Шаллита утверждает: «Работа Дембски пронизана противоречиями, двусмысленностями, некорректным использованием математики, плохой эрудицией и искажением результатов других». [6] Другое возражение касается расчета вероятностей Дембски. По словам Мартина Новака , профессора математики и эволюционной биологии Гарварда, «Мы не можем рассчитать вероятность возникновения глаза. У нас нет информации, чтобы сделать расчет». [7]

Определение

Терминология Оргела

Термин «указанная сложность» был первоначально придуман исследователем происхождения жизни Лесли Оргелом в его книге 1973 года «Происхождение жизни: молекулы и естественный отбор» [8] , в которой предполагалось, что РНК могла развиться в ходе дарвиновского естественного отбора . [9] Оргел использовал эту фразу при обсуждении различий между живыми и неживыми структурами:

Короче говоря, живые организмы отличаются своей определенной сложностью. Кристаллы обычно берутся в качестве прототипов простых, хорошо определенных структур, поскольку они состоят из очень большого количества идентичных молекул, упакованных вместе единообразно. Куски гранита или случайные смеси полимеров являются примерами структур, которые являются сложными, но не определенными. Кристаллы не могут быть квалифицированы как живые, поскольку им не хватает сложности; смеси полимеров не могут быть квалифицированы, поскольку им не хватает специфичности. [10]

Фраза была подхвачена креационистами Чарльзом Такстоном и Уолтером Л. Брэдли в главе, которую они внесли в книгу 1994 года «Гипотеза творения », где они обсуждали «обнаружение замысла» и переосмыслили «указанную сложность» как способ измерения информации. Другой вклад в книгу был написан Уильямом А. Дембски , который взял это за основу своей последующей работы. [8]

Позднее этот термин был использован физиком Полом Дэвисом для характеристики сложности живых организмов:

Живые организмы загадочны не своей сложностью как таковой, а своей строго определенной сложностью [11]

Определение Дембски

В то время как Орджел использовал этот термин для биологических особенностей, которые, как считается в науке, возникли в процессе эволюции, Дембски говорит, что он описывает особенности, которые не могут сформироваться в ходе «ненаправленной» эволюции, и заключает, что он позволяет сделать вывод о разумном замысле. В то время как Орджел использовал эту концепцию в качественном смысле, Дембски использовал ее в количественном смысле. Дембски начал использовать эту концепцию в своей монографии 1998 года The Design Inference . Указанная сложность является основополагающей для его подхода к разумному замыслу, и каждая из его последующих книг также в значительной степени касалась этой концепции. Он заявил, что, по его мнению, «если есть способ обнаружить замысел, то это — указанная сложность». [12]

Дембски утверждает, что указанная сложность присутствует в конфигурации, когда она может быть описана шаблоном, который отображает большое количество независимо указанной информации и также является сложным, что он определяет как имеющее низкую вероятность появления. Он приводит следующие примеры для демонстрации этой концепции: «Отдельная буква алфавита указана, не будучи сложной. Длинное предложение из случайных букв является сложным, не будучи указанным. Шекспировский сонет является и сложным, и указанным». [13]

В своих более ранних работах Дембски определил сложную указанную информацию (CSI) как присутствующую в указанном событии, вероятность которого не превышает 1 из 10 150 , что он называет универсальной границей вероятности . В этом контексте «указанная» означало то, что в более поздних работах он называл «предварительно указанной», то есть указанной неназванным разработчиком до того, как станет известна какая-либо информация о результате. Значение универсальной границы вероятности соответствует обратной величине верхнего предела «общего числа [возможных] указанных событий на протяжении всей космической истории», как вычислено Дембски. [14] Все, что ниже этой границы, имеет CSI. Термины «указанная сложность» и «сложная указанная информация» используются взаимозаменяемо. В более поздних работах Дембски переопределил универсальную границу вероятности со ссылкой на другое число, соответствующее общему числу битовых операций, которые могли бы быть выполнены за всю историю Вселенной.

Дембски утверждает, что CSI существует во многих особенностях живых существ, таких как ДНК и другие функциональные биологические молекулы, и утверждает, что он не может быть создан единственными известными естественными механизмами физического закона и случая или их комбинацией. Он утверждает, что это так, потому что законы могут только перемещаться или терять информацию, но не производить ее, и потому что случай может производить сложную неопределенную информацию или простую определенную информацию, но не CSI; он предоставляет математический анализ, который, как он утверждает, демонстрирует, что закон и случай, работающие вместе, также не могут создавать CSI. Более того, он утверждает, что CSI является целостным , причем целое больше суммы частей, и что это решительно исключает дарвиновскую эволюцию как возможный способ ее «создания». Дембски утверждает, что с помощью процесса исключения CSI лучше всего объясняется как обусловленное интеллектом, и поэтому является надежным индикатором замысла.

Закон сохранения информации

Дембски формулирует и предлагает закон сохранения информации следующим образом:

Это строгое запретительное утверждение о том, что естественные причины могут только передавать CSI, но никогда не создавать ее, я называю Законом сохранения информации.

Непосредственными следствиями предлагаемого закона являются следующие:

  1. Указанная сложность в замкнутой системе естественных причин остается постоянной или уменьшается.
  2. Указанная сложность не может быть создана спонтанно, возникнуть эндогенно или организоваться сама по себе (в том смысле, в каком эти термины используются в исследованиях происхождения жизни ).
  3. Указанная сложность в замкнутой системе естественных причин либо существовала в системе вечно, либо была в какой-то момент добавлена ​​экзогенно (подразумевая, что система, хотя сейчас и закрыта, не всегда была закрытой).
  4. В частности, любая замкнутая система естественных причин, которая также имеет конечную продолжительность, получила всю указанную сложность, которую она содержала, прежде чем она стала замкнутой системой. [15]

Дембски отмечает, что термин «Закон сохранения информации» ранее использовался Питером Медаваром в его книге «Пределы науки» (1984) «для описания более слабого утверждения о том, что детерминированные законы не могут производить новую информацию». [16] Фактическая обоснованность и полезность предложенного Дембски закона неясны; он не используется широко научным сообществом и не цитируется в основной научной литературе. В эссе 2002 года Эрика Теллгрена было представлено математическое опровержение закона Дембски и сделан вывод о том, что он «математически необоснован». [17]

Специфичность

В более поздней статье [18] Дембски приводит описание, которое, по его словам, проще и ближе соответствует теории статистической проверки гипотез , сформулированной Рональдом Фишером . В общих чертах Дембски предлагает рассматривать вывод о дизайне как статистический тест для отклонения случайной гипотезы P на пространстве результатов Ω.

Предложенный Дембски тест основан на сложности Колмогорова шаблона T , который демонстрируется произошедшим событием E. Математически E является подмножеством Ω, шаблон T определяет набор результатов в Ω, а E является подмножеством T. Цитата из Дембски [19]

Таким образом, событие E может быть подбрасыванием игральной кости, в результате которого выпадает шесть очков, а событие T может быть составным событием, состоящим из всех подбрасываний игральной кости, в результате которых выпадает четная грань.

Сложность Колмогорова обеспечивает меру вычислительных ресурсов, необходимых для задания шаблона (например, последовательности ДНК или последовательности алфавитных символов). [20] При наличии шаблона T число других шаблонов, которые могут иметь сложность Колмогорова не больше, чем у T, обозначается как φ( T ). Число φ( T ), таким образом, обеспечивает ранжирование шаблонов от самого простого до самого сложного. Например, для шаблона T , который описывает бактериальный жгутик , Дембски утверждает, что получил верхнюю границу φ( T ) ≤ 10 20 .

Дембски определяет заданную сложность паттерна T при гипотезе вероятности P как

где P( T ) — вероятность наблюдения шаблона T , R — количество «репликационных ресурсов», доступных «наблюдающим агентам». R примерно соответствует повторным попыткам создать и различить шаблон. Затем Дембски утверждает, что R можно ограничить числом 10 120 . Это число предположительно обосновано результатом Сета Ллойда [21] , в котором он определяет, что количество элементарных логических операций, которые могли быть выполнены во вселенной за всю ее историю, не может превышать 10 120 операций над 10 90 битами.

Основное утверждение Дембски заключается в том, что для определения конструкции конфигурации можно использовать следующий тест: существует целевой шаблон T , который применим к конфигурации и заданная сложность которого превышает 1. Это условие можно переформулировать как неравенство

Объяснение Дембски специфицированной сложности

Выражение Дембски σ не связано ни с одной известной концепцией в теории информации, хотя он утверждает, что может обосновать его релевантность следующим образом: интеллектуальный агент S становится свидетелем события E и относит его к некоторому референтному классу событий Ω и в пределах этого референтного класса считает его удовлетворяющим спецификации T. Теперь рассмотрим величину φ( T ) × P( T ) (где P — гипотеза «случайности»):

Возможные цели с ранжированием сложности и вероятностью, не превышающей таковые для достигнутой цели T. Вероятность теоретико-множественного объединения не превышает φ( T ) × P( T )

Представьте себе S как попытку определить, случайно ли лучник, который только что выпустил стрелу в большую стену, попал в маленькую цель на этой стене. Стрела, скажем, действительно попала прямо в эту маленькую цель. Проблема, однако, в том, что на стене есть много других маленьких целей. Если учесть все эти цели, все еще маловероятно, что лучник мог случайно попасть в любую из них?

Кроме того, нам необходимо учитывать то, что я называю репликационными ресурсами, связанными с T , то есть все возможности вызвать событие с описательной сложностью и невероятностью T посредством множества агентов, являющихся свидетелями множества событий.

По мнению Дембски, число таких «репликационных ресурсов» может быть ограничено «максимальным числом битовых операций, которые известная, наблюдаемая Вселенная могла бы выполнить на протяжении всей своей многомиллиардной истории», что, по словам Ллойда, составляет 10 120 .

Однако, по словам Элсберри и Шаллит, «[указанная сложность] не была формально определена ни в одном авторитетном рецензируемом математическом журнале и (насколько нам известно) не принята ни одним исследователем в области теории информации». [22]

Расчет заданной сложности

До сих пор единственная попытка Дембски рассчитать указанную сложность естественной биологической структуры содержится в его книге No Free Lunch для бактериального жгутика E. coli . Эту структуру можно описать моделью «двунаправленный вращающийся моторный пропеллер». Дембски оценивает, что существует не более 10 20 моделей, описанных четырьмя базовыми концепциями или меньше, и поэтому его тест на дизайн будет применяться, если

Однако Дембски говорит, что точный расчет соответствующей вероятности «еще предстоит сделать», хотя он также утверждает, что некоторые методы расчета этих вероятностей «уже существуют».

Эти методы предполагают, что все составные части жгутика должны были быть созданы совершенно случайно, сценарий, который биологи не рассматривают всерьез. Он оправдывает этот подход, апеллируя к концепции « неприводимой сложности » (ИС) Майкла Бихи , которая приводит его к предположению, что жгутик не мог возникнуть в результате какого-либо постепенного или пошагового процесса. Таким образом, обоснованность конкретного расчета Дембски полностью зависит от концепции ИС Бихи и, следовательно, подвержена ее критике, которой существует множество.

Чтобы получить верхнюю границу ранга в 10 20 шаблонов, Дембски рассматривает шаблон спецификации для жгутика, определяемый предикатом (естественного языка) «двунаправленный вращающийся моторный пропеллер», который он считает определяемым четырьмя независимо выбранными базовыми концепциями. Кроме того, он предполагает, что английский язык способен выразить не более 10 5 базовых концепций (верхняя граница размера словаря). Затем Дембски утверждает, что мы можем получить грубую верхнюю границу

для набора закономерностей, описываемых четырьмя или менее основными понятиями.

С точки зрения теории сложности Колмогорова, этот расчет проблематичен. Цитируя Эллсберри и Шаллит [23]: «Спецификация естественного языка без ограничений, как молчаливо допускает Дембски, кажется проблематичной. Во-первых, это приводит к парадоксу Берри ». Эти авторы добавляют: «Мы не возражаем против спецификаций естественного языка как таковых, при условии, что есть какой-то очевидный способ перевести их в формальную структуру Дембски. Но что именно представляет собой пространство событий Ω здесь?»

Критика

Обоснованность концепции Дембски указанной сложности и обоснованность аргументов, основанных на этой концепции, широко оспариваются. Частая критика (см. Элсберри и Шаллит) заключается в том, что Дембски использовал термины «сложность», «информация» и «невероятность» как взаимозаменяемые. Эти числа измеряют свойства вещей разных типов: сложность измеряет, насколько сложно описать объект (например, битовую строку), информация измеряет, насколько неопределенность относительно состояния объекта уменьшается при знании состояния другого объекта или системы, [24] а невероятность измеряет, насколько маловероятно событие при заданном распределении вероятностей.

На странице 150 книги No Free Lunch Дембски утверждает, что он может продемонстрировать свой тезис математически: «В этом разделе я представлю в принципе математический аргумент в пользу того, почему естественные причины неспособны генерировать сложную определенную информацию». Когда Телгрен исследовал «Закон сохранения информации» Дембски, используя более формальный подход, он пришел к выводу, что он математически необоснован. [25] Дембски частично ответил, что он «не занимается предложением строгого математического доказательства неспособности материальных механизмов генерировать определенную сложность». [26] Джеффри Шаллит утверждает, что математический аргумент Демски имеет несколько проблем, например: решающий расчет на странице 297 книги No Free Lunch ошибочен примерно в 10 65 раз . [27]

Расчеты Дембски показывают, как простая гладкая функция не может получить информацию. Поэтому он приходит к выводу, что должен быть конструктор, чтобы получить CSI. Однако естественный отбор имеет разветвляющееся отображение от одного ко многим (репликация), за которым следует сокращающее отображение многих обратно к нескольким (отбор). Когда информация реплицируется, некоторые копии могут быть по-разному изменены, в то время как другие остаются прежними, что позволяет информации увеличиваться. Эти увеличивающиеся и редукционные отображения не были смоделированы Дембски. Другими словами, расчеты Дембски не моделируют рождение и смерть. Этот основной недостаток в его моделировании делает все последующие расчеты и рассуждения Дембски в No Free Lunch нерелевантными, потому что его базовая модель не отражает реальность. Поскольку основа No Free Lunch опирается на этот ошибочный аргумент, весь тезис книги рушится. [28]

По словам Мартина Новака, профессора математики и эволюционной биологии Гарвардского университета, «Мы не можем рассчитать вероятность возникновения глаза. У нас нет информации, чтобы сделать расчет». [7]

Критики Дембски отмечают, что указанная сложность, как первоначально определено Лесли Оргелом, — это именно то, что должна создавать дарвиновская эволюция. Критики утверждают, что Дембски использует «сложный» так, как большинство людей использовали бы «абсурдно маловероятный». Они также утверждают, что его аргумент является циклическим : CSI не может возникнуть естественным образом, потому что Дембски определил его таким образом. Они утверждают, что для успешной демонстрации существования CSI необходимо показать, что некоторая биологическая особенность, несомненно, имеет крайне низкую вероятность возникновения любыми естественными способами, чего Дембски и другие почти никогда не пытались сделать. Такие расчеты зависят от точной оценки многочисленных содействующих вероятностей, определение которых часто обязательно субъективно. Следовательно, CSI может обеспечить максимум «очень высокую вероятность», но не абсолютную уверенность.

Другая критика касается проблемы «произвольных, но конкретных результатов». Например, если монета подбрасывается случайным образом 1000 раз, вероятность наступления любого конкретного результата составляет примерно один из 10 300. Для любого конкретного конкретного результата процесса подбрасывания монеты априорная вероятность (вероятность, измеренная до того, как событие произошло) того, что эта закономерность произошла, составляет, таким образом, один из 10 300 , что астрономически меньше универсальной границы вероятности Дембски, составляющей один из 10 150. Тем не менее, мы знаем, что апостериорная вероятность (вероятность, наблюдаемая после того, как событие произошло) его наступления равна ровно единице, поскольку мы наблюдали, как оно происходит. Это похоже на наблюдение, что маловероятно, что какой-либо конкретный человек выиграет в лотерею, но, в конце концов, в лотерее будет победитель; утверждать, что очень маловероятно, что какой-либо один игрок выиграет, не то же самое, что доказать, что есть такая же вероятность того, что никто не выиграет. Аналогичным образом утверждается, что «пространство возможностей просто исследуется, а мы, как животные, ищущие закономерности, просто навязываем закономерности и, следовательно, цели постфактум». [15]

Помимо таких теоретических соображений, критики ссылаются на сообщения о доказательствах эволюционного «спонтанного зарождения», которое, по словам Дембски, слишком маловероятно, чтобы произойти естественным образом. Например, в 1982 году Б. Г. Холл опубликовал исследование, демонстрирующее, что после удаления гена, который позволяет определенным бактериям переваривать сахар, эти бактерии, выращиваемые в среде, богатой сахаром, быстро вырабатывают новые ферменты, переваривающие сахар, чтобы заменить удаленные. [29] Другим широко цитируемым примером является открытие бактерий, поедающих нейлон , которые вырабатывают ферменты, полезные только для переваривания синтетических материалов, которые не существовали до изобретения нейлона в 1935 году.

Другие комментаторы отметили, что эволюция через отбор часто используется для проектирования определенных электронных, авиационных и автомобильных систем, которые считаются слишком сложными для человеческих «разумных проектировщиков». [30] Это противоречит аргументу о том, что для самых сложных систем требуется разумный проектировщик. Такие эволюционные методы могут привести к проектам, которые трудно понять или оценить, поскольку ни один человек не понимает, какие компромиссы были сделаны в эволюционном процессе, что имитирует наше плохое понимание биологических систем.

Книга Дембски «Бесплатный обед» подверглась критике за то, что не затрагивала работу исследователей, которые используют компьютерное моделирование для изучения искусственной жизни . По словам Шаллит:

Область искусственной жизни, очевидно, представляет собой существенный вызов утверждениям Дембски о неспособности эволюционных алгоритмов генерировать сложность. Действительно, исследователи искусственной жизни регулярно обнаруживают, что их симуляции эволюции производят виды новшеств и повышенной сложности, которые, по утверждению Дембски, невозможны. [27]

Смотрите также

Примечания и ссылки

  1. ^ «Упрощенная спецификация сложности». 26 февраля 2024 г.
  2. ^ Олофссон, П., «Интеллектуальный замысел и математическая статистика: проблемный альянс», Биология и философия , (2008) 23: 545. doi :10.1007/s10539-007-9078-6 (pdf, получено 18 декабря 2017 г.)
  3. ^ Рич Болдуин (2005). "Теория информации и креационизм: Уильям Дембски". Архив TalkOrigins . Получено 10.05.2010 .
  4. ^ Марк Перах, (2005). Дембски «вытесняет дарвинизм» математически — или нет?
  5. ^ Джейсон Розенхаус, (2001). Как антиэволюционисты злоупотребляют математикой The Mathematical Intelligencer, т. 23, № 4, осень 2001 г., стр. 3–8.
  6. ^ Элсберри, Уэсли; Шаллит, Джеффри (2003). «Теория информации, эволюционные вычисления и «комплексная специфицированная информация» Дембски» (PDF) . Получено 20 октября 2017 г.
  7. ^ ab Wallis, Claudia (2005). Журнал Time, напечатано 15 августа 2005 г., стр. 32
  8. ^ ab "Обзор: Происхождение жизни". NCSE . 2015-12-15 . Получено 1 июня 2016 г.
  9. ^ "Умерла учёная-эволюционистка из Солка Лесли Оргел". Институт биологических исследований Солка . 30 октября 2007 г. Получено 1 июня 2016 г.
  10. ^ Лесли Орджел (1973). Происхождение жизни , стр. 189.
  11. ^ Пол Дэвис (1999). Пятое чудо, стр. 112.
  12. ^ Уильям А. Дембски (2002). Никаких бесплатных обедов , стр. 19.
  13. ^ Уильям А. Дембски (1999). Интеллектуальный замысел , стр. 47.
  14. ^ Уильям А. Дембски (2004). Революция дизайна: ответы на самые сложные вопросы об интеллектуальном дизайне , стр. 85.
  15. ^ ab Уильям А. Дембски (1998) Интеллектуальный замысел как теория информации.
  16. ^ «Поиск больших пространств: смещение и регресс отсутствия бесплатных обедов» (356k PDF), архивировано 4 января 2015 г. в Wayback Machine », стр. 15–16, где описывается аргумент, выдвинутый Майклом Шермером в книге « Как мы верим: наука, скептицизм и поиск Бога» , 2-е изд. (2003 г.).
  17. ^ О законе сохранения информации Дембски Эрика Телгрена. talkreason.org, 2002. (PDF-файл)
  18. ^ Уильям А. Дембски (2005). Спецификация: Паттерн, который обозначает интеллект Архивировано 28 июля 2007 г. на Wayback Machine
  19. ^ (там же, с. 16)
  20. ^ Майкл Сипсер (1997). Введение в теорию вычислений , PWS Publishing Company.
  21. ^ Ллойд, Сет (2002-05-24). "Вычислительная мощность Вселенной". Physical Review Letters . 88 (23): 237901. arXiv : quant-ph/0110141 . Bibcode : 2002PhRvL..88w7901L. doi : 10.1103/physrevlett.88.237901. ISSN  0031-9007. PMID  12059399. S2CID  6341263.
  22. ^ Элсберри и Шалит 2003, с. 14.
  23. ^ Элсберри и Шалит 2003, с. 12.
  24. ^ Адами, Кристоф; Офриа, Чарльз; Колльер, Трэвис (2000). «Эволюция биологической сложности». Труды Национальной академии наук Соединенных Штатов Америки . 97 (9): 4463–8. arXiv : physics / 0005074 . doi : 10.1073/pnas.97.9.4463 . PMC 18257. PMID  10781045. 
  25. ^ Эрик Теллгрен (30 июня 2002 г.). «О законе сохранения информации Дембски» (PDF) .
  26. ^ Уильям А. Дембски (август 2002 г.). Если бы только дарвинисты так же внимательно изучали свою собственную работу: ответ на «Эрика». Архивировано 26.02.2013 на Wayback Machine .
  27. ^ ab Джеффри Шаллит (2002) Рецензия на книгу Дембски «Бесплатный обед»
  28. ^ Томас Д. Шнайдер. (2002) Анализ «Комплексной специфической информации» Дембски. Архивировано 26 октября 2005 г. на Wayback Machine.
  29. ^ BG Hall (1982). «Эволюция регулируемого оперона в лаборатории», Genetics , 101(3-4):335-44. В PubMed.
  30. ^ Эволюционные алгоритмы теперь превосходят человеческих разработчиков New Scientist, 28 июля 2007 г.

Внешние ссылки