Войти
Заданная сложность - это креационистский аргумент, представленный Уильямом Дембски и используемый защитниками для продвижения разумный замысел. Согласно Дембски, концепция может формализовать свойство, которое выделяет шаблоны, которые являются как конкретными, так и сложными, где, по терминологии Дембски, указанный шаблон - это тот, который допускает короткие описания, тогда как сложный шаблон - это тот, который вряд ли возникнет случайно. Сторонники разумного дизайна используют указанную сложность в качестве одного из двух своих основных аргументов, наряду с неснижаемой сложностью.
Дембски утверждает, что указанная сложность не может существовать в шаблонах, отображаемых конфигурациями, сформированными неуправляемыми процессами. Таким образом, утверждает Дембски, тот факт, что определенные сложные паттерны можно найти у живых существ, указывает на некое руководство в их формировании, что свидетельствует об интеллекте. Дембски далее утверждает, что, применяя теоремы о бесплатном обеде, можно строго показать неспособность эволюционных алгоритмов выбирать или генерировать конфигурации высокой заданной сложности. Дембски заявляет, что указанная сложность является надежным маркером замысла интеллектуального агента - центрального постулата разумного замысла, который Дембски отстаивает в противовес современной теории эволюции. Заданная сложность - это то, что Дембски называет «объясняющим фильтром»: дизайн можно распознать, обнаружив «сложную заданную информацию» (CSI). Дембски утверждает, что неуправляемое появление CSI исключительно в соответствии с известными физическими законами и случайностью крайне маловероятно.
Концепция заданной сложности широко рассматривается как математически несостоятельная и не является основанием для дальнейшая самостоятельная работа в теории информации, в теории сложных систем или в биологии. В исследовании Уэсли Элсберри и Джеффри Шаллита говорится: «Работа Дембски пронизана несоответствиями, двусмысленностью, неверным использованием математики, плохой ученостью и искажением результатов других». Еще одно возражение касается вычисления вероятностей Дембски. По словам Мартина Новака, профессора математики и эволюционной биологии из Гарварда: «Мы не можем рассчитать вероятность того, что глаз появился. У нас нет информации, чтобы произвести расчет».
Термин «заданная сложность» первоначально был придуман происхождение жизни исследователь Лесли Оргель в своей книге 1973 года «Происхождение жизни: молекулы и естественный отбор», в котором предположено, что РНК могла развиться через дарвиновские естественные выделение. Оргель использовал эту фразу при обсуждении различий между живыми и неживыми структурами:
Короче говоря, живые организмы отличаются определенной сложностью. Кристаллы обычно принимают за прототипы простых четко определенных структур, поскольку они состоят из очень большого числа идентичных молекул, упакованных вместе однородным образом. Куски гранита или случайные смеси полимеров являются примерами сложных, но не определенных структур. Кристаллы не могут считаться живыми, потому что им не хватает сложности; смеси полимеров не могут быть квалифицированы, потому что им не хватает специфичности.
Эта фраза была подхвачена креационистами Чарльзом Такстоном и Уолтером Л. Брэдли в главе, которую они внесли в книгу 1994 года. Гипотеза Сотворения, где они обсуждали «обнаружение дизайна» и переопределяли «заданную сложность» как способ измерения информации. Другой вклад в книгу был написан Уильямом А. Дембски, который взял это за основу своей последующей работы.
Этот термин позже был использован физиком Полом Дэвисом для определения сложности живых организмов:
Живые организмы загадочны не своей сложностью как таковой, а своей строго определенной сложностью
Дембски описывает указанную сложность как свойство живого вещи, которые могут наблюдать сторонники разумного замысла. Однако, в то время как Оргель использовал термин для обозначения биологических свойств, которые в науке считаются возникшими в процессе эволюции, Дембски говорит, что он описывает особенности, которые не могут образоваться в результате «ненаправленной» эволюции, и делает вывод, что он позволяет сделать вывод о разумном замысле. В то время как Orgel использовал эту концепцию качественным образом, Дембски использовал количественную оценку. Использование этой концепции Дембски восходит к его монографии The Design Inference 1998 года. Указанная сложность является фундаментальной для его подхода к разумному замыслу, и каждая из его последующих книг также существенно затрагивает эту концепцию. Он заявил, что, по его мнению, «если есть способ обнаружить дизайн, то это заданная сложность».
Дембски утверждает, что заданная сложность присутствует в конфигурации, когда ее можно описать шаблоном, который отображает большой объем независимо определенной информации, а также является сложной, что он определяет как имеющую низкую вероятность появления. Он приводит следующие примеры, чтобы продемонстрировать эту концепцию: «Одна буква алфавита указывается, не будучи сложной. Длинное предложение из случайных букв сложно, но не уточняется. Шекспировский сонет сложен и конкретен».
В своих более ранних работах Дембски определил сложную заданную информацию (CSI) как присутствующую в заданном событии, вероятность которого не превышала 1 из 10, что он называет пределом универсальной вероятности. В этом контексте «заданный» означал то, что в более поздней работе он назвал «заранее заданным», то есть указывается неназванным дизайнером до того, как станет известна какая-либо информация о результате. Значение универсальной вероятностной границы соответствует обратному значению верхнего предела «общего числа [возможных] определенных событий на протяжении всей космической истории», рассчитанного Дембски. Все, что ниже этой границы, имеет CSI. Термины «заданная сложность» и «сложная заданная информация» используются как синонимы. В более поздних статьях Дембски переопределил универсальную границу вероятности со ссылкой на другое число, соответствующее общему количеству битовых операций, которые, возможно, могли быть выполнены за всю историю Вселенной.
Дембски утверждает, что CSI существует во многих особенностях живых существ, таких как ДНК и в других функциональных биологических молекулах, и утверждает, что он не может быть создан единственными известными естественными механизмами физический закон и случайность или их сочетание. Он утверждает, что это так, потому что законы могут только перемещать или терять информацию, но не производить ее, и потому что случай может произвести сложную неопределенную информацию или простую конкретную информацию, но не CSI; он предоставляет математический анализ, который, как он утверждает, демонстрирует, что закон и случай, работая вместе, также не могут генерировать CSI. Более того, он утверждает, что CSI является целостным, в котором целое больше суммы частей, и что это решительно исключает дарвиновскую эволюцию как возможное средство ее «создания». Дембски утверждает, что в процессе исключения CSI лучше всего объясняется интеллектом и, следовательно, является надежным индикатором дизайна.
Дембски формулирует и предлагает закон сохранения информации следующим образом:
Это строгое предписывающее утверждение, что естественные причины могут только передавать CSI, но никогда не порождаю его, я называю законом сохранения информации.
Непосредственными следствиями предложенного закона являются следующие:
Дембски отмечает, что термин «Закон сохранения информации» ранее использовался Питером Медаваром в его книге Пределы науки (1984) «для описания более слабого утверждения. что детерминистские законы не могут дать новую информацию ». и полезность предложенного закона Дембски сомнительна; он не широко используется научным сообществом и не цитируется в основной научной литературе. В эссе 2002 года Эрика Теллгрена дается математическое опровержение закона Дембски и делается вывод, что он «математически необоснован».
В более поздней статье Дембски приводит отчет, который, по его утверждению, проще и более точно соответствует теории проверки статистических гипотез, сформулированной Рональд Фишер. В общих чертах, Дембски предлагает рассматривать вывод о дизайне как статистический тест, чтобы отклонить случайную гипотезу P на пространстве результатов Ω.
Предложенный Дембски тест основан на колмогоровской сложности шаблона T, который проявляется событием E, которое произошло. Математически E является подмножеством Ω, шаблон T определяет набор результатов в Ω, а E является подмножеством T. Цитата из Дембски
Таким образом, событие E может быть броском кости, в результате которого выпадает шесть, а T может быть составное событие, состоящее из всех бросков кубиков, которые попадают на ровную грань.
Сложность по Колмогорову дает меру вычислительных ресурсов, необходимых для определения шаблона (например, последовательности ДНК или последовательности буквенных символов). Для данного паттерна T количество других паттернов может иметь колмогоровскую сложность не больше, чем у T, обозначается φ (T). Таким образом, число φ (T) обеспечивает ранжирование паттернов от самых простых до самых сложных. Например, для шаблона T, который описывает бактериальный жгутик , Дембски утверждает, что получил верхнюю границу φ (T) ≤ 10.
Дембски определяет заданную сложность шаблон T согласно гипотезе случайности P как
![\ sigma = - \ log _ {2} [R \ times \ varphi (T) \ times \ operatorname {P} (T)],](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/36801f28456711f36c9c48fb914cd094ed42038b)
где P (T) - вероятность наблюдения шаблона T, R - количество «репликационных ресурсов», доступных «наблюдающим агентам».. R примерно соответствует повторным попыткам создать и различить узор. Затем Дембски утверждает, что R может быть ограничено числом 10. Это число якобы оправдано результатом Сета Ллойда, в котором он определяет, что количество элементарных логических операций, которые могли быть выполнены во вселенной за всю ее историю, не может превышать 10 операций над 10 бит.
Основное утверждение Дембски заключается в том, что следующий тест может быть использован для вывода дизайна для конфигурации: Существует целевой шаблон T, который применяется к конфигурации и чья заданная сложность превышает 1. Это условие можно переформулировать как неравенство
Выражение σ Дембски не связано с какой-либо известной концепцией теории информации, хотя он утверждает, что может оправдать его релевантность следующим образом: интеллектуальный агент S наблюдает за событием E и присваивает его некоторому эталонному классу событий Ω и в пределах этого эталонного класса считает его удовлетворяющим спецификации T. Теперь рассмотрим величину φ (T) × P (T) (где P - гипотеза «случайности»):
Возможные цели со степенью сложности и вероятностью, не превышающей достигнутую цель T. Вероятность теоретико-множественного объединения не превышает φ (T) × P (T) Думайте о S как о попытке определить, может ли лучник, который только что выпустил стрелу, t большая стена, случайно попал в крошечную мишень на этой стене. Стрела, скажем так, действительно торчит прямо в этой крошечной мишени. Проблема, однако, в том, что на стене есть множество других крошечных целей. После того, как все эти цели учтены, маловероятно ли, что лучник случайно попал в любую из них?
Кроме того, нам необходимо учесть то, что я называю репликационными ресурсами, связанными с T, то есть все возможности вызвать событие описательной сложности и невероятности T для множества агентов, наблюдающих несколько событий.
Согласно Дембски, количество таких «репликационных ресурсов» может быть ограничено «максимальным количеством битовых операций, которые известная, наблюдаемая вселенная могла бы выполнить на протяжении всей своей многомиллиардной истории», что, согласно Ллойду, является 10.
Однако, по словам Элсберри и Шаллита, «[указанная сложность] не была официально определена ни в одном авторитетном рецензируемом математическом журнале и (насколько нам известно) не была принята каким-либо исследователем в области информации теория "
На данный момент единственная попытка Дембски рассчитать заданную сложность естественной биологической структуры содержится в его книге« Без бесплатного обеда »для бактериальной flagellum из E. coli. Эту структуру можно описать образцом «двунаправленный роторный пропеллер с приводом от двигателя». Дембски оценивает, что существует не более 10 паттернов, описываемых 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 для расчета этих вероятностей« уже существуют ».
Эти методы предполагают, что все составные части жгутика должны были образоваться совершенно случайно, сценарий, который биологи серьезно не рассматривают. Он оправдывает этот подход, апеллируя к концепции Майкла Бихи о «неснижаемой сложности » (IC), которая заставляет его предполагать, что жгутик не может образоваться постепенно или ступенчато. разумный процесс. Таким образом, обоснованность конкретных расчетов Дембски полностью зависит от концепции Бихи IC и, следовательно, подвержена критике, которой существует множество.
Чтобы получить верхнюю границу ранжирования из 10 паттернов, Дембски рассматривает паттерн спецификации для жгутика, определяемый (естественным языком) предикатом «двунаправленный вращающийся пропеллер с моторным приводом», который, по его мнению, определяется четырьмя самостоятельно выбранные основные понятия. Кроме того, он предполагает, что английский язык может выражать не более 10 основных понятий (верхняя граница размера словаря). Затем Дембски утверждает, что мы можем получить приблизительную верхнюю границу
для набора шаблонов, описываемых четырьмя базовыми понятиями или меньше.
С точки зрения теории сложности Колмогорова, это вычисление проблематично. Цитата Эллсберри и Шаллит «Спецификация естественного языка без ограничений, как молчаливо допускает Дембски, кажется проблематичной. Во-первых, это приводит к парадоксу Берри ». Эти авторы добавляют: «У нас нет возражений против спецификаций естественного языка как таковых, при условии, что существует какой-то очевидный способ перевести их в формальную структуру Дембски. Но что именно представляет собой пространство событий Ω здесь?»
Обоснованность концепции определенной сложности Дембски 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 синонимы. Эти числа измеряют свойства вещей разных типов: сложность измеряет, насколько сложно описать объект (например, цепочку битов), информация - насколько уменьшается неопределенность в отношении состояния объекта за счет знания состояния другого объекта или системы., а невероятность измеряет, насколько маловероятно событие с учетом распределения вероятностей.
На странице 150 книги «Без бесплатного обеда» Дембски утверждает, что может продемонстрировать свой тезис математически: «В этом разделе я представлю принципиальный математический аргумент в пользу того, почему естественные причины неспособны генерировать сложную заданную информацию». Когда Телльгрен исследовал «Закон сохранения информации» Дембски, используя более формальный подход, он пришел к выводу, что он математически необоснован. Дембски частично ответил, что он «не занимается тем, что предлагает строгое математическое доказательство неспособность материальных механизмов создать заданную сложность ". Джеффри Шаллит заявляет, что математический аргумент Демски имеет несколько проблем, например; важный расчет на странице 297 книги« Без бесплатного обеда »отклоняется примерно в 10 раз.
Расчеты Дембски показывают, как простая сглаживающая функция не может получить информацию. Поэтому он приходит к выводу, что для получения CSI должен быть разработчик. Однако естественный отбор имеет отображение ветвления от одного ко многим (репликация) с последующим сокращением отображения многих обратно на несколько (выбор). Когда информация реплицируется, некоторые копии могут быть изменены по-разному, в то время как другие остаются неизменными, что позволяет увеличивать информацию. g и редукционные отображения не моделировались Дембски. Другими словами, расчеты Дембски не моделируют рождение и смерть. Этот основной недостаток в его моделировании делает все последующие расчеты и рассуждения Дембски в «Нет бесплатного обеда» неуместными, поскольку его базовая модель не отражает реальности. Поскольку основа «Нет бесплатного обеда» основана на этом ошибочном аргументе, весь тезис книги рушится.
По словам Мартина Новака, профессора математики и эволюционной биологии из Гарварда, «Мы не можем подсчитать вероятность того, что глаз попал о. У нас нет информации, чтобы произвести расчет ».
Критики Дембски отмечают, что указанная сложность, как первоначально определил Лесли Оргел, - это именно то, что должна создать дарвиновская эволюция. Критики утверждают, что Дембски использует слово «комплексный», поскольку большинство людей употребляет «абсурдно невероятный». Они также утверждают, что его аргумент является круговым : 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 чрезвычайно низкую вероятность возникновения каким-либо естественным путем, чего Дембски и другие почти никогда не пытались сделать. Такие расчеты зависят от точной оценки многочисленных способствующих вероятностей, определение которых часто обязательно является субъективным. Следовательно, CSI может обеспечить самое большее «очень высокую вероятность», но не абсолютную уверенность.
Другая критика касается проблемы «произвольных, но конкретных результатов». Например, если монета подбрасывается случайным образом 1000 раз, вероятность того, что произойдет какой-либо конкретный результат, составляет примерно одну к 10. Для любого конкретного результата процесса подбрасывания монеты априорная вероятность (вероятность, измеренная до того, как событие произойдет), что это произойдет. Таким образом, произошедшая закономерность составляет одну из 10, что астрономически меньше, чем универсальная граница вероятности Дембски, равная одному из 10. Тем не менее мы знаем, что апостериорная вероятность (вероятная, наблюдаемая после того, как событие произошло), этого события равна единице, поскольку мы наблюдали, как это происходит.. Это похоже на наблюдение, что маловероятно, что какой-либо конкретный человек выиграет в лотерею, но, в конечном итоге, в лотерее будет победитель; утверждать, что вероятность того, что кто-то выиграет, очень маловероятна, - не то же самое, что доказывать, что существует такой же шанс, что никто не выиграет. Аналогичным образом утверждалось, что «пространство возможностей просто исследуется, и мы, как животные, ищущие шаблоны, просто навязываем шаблоны и, следовательно, являемся мишенями, постфактум».
Помимо таких теоретических Соображения, критики цитируют сообщения о свидетельствах того вида эволюционного «спонтанного поколения», который, как утверждает Дембски, слишком маловероятен, чтобы возникать естественным путем. Например, в 1982 году Б. Холл опубликовал исследование, демонстрирующее, что после удаления гена, который позволяет переваривать сахар у некоторых бактерий, эти бактерии при выращивании в среде, богатой сахаром, быстро вырабатывают новые ферменты, переваривающие сахар, взамен удаленных. Другим широко цитируемым примером является открытие бактерий, поедающих нейлон, которые производят ферменты, полезные только для переваривания синтетических материалов, которых не было до изобретения нейлона в 1935 году.
<109 Другие комментаторы отметили, что эволюция через отбор часто используется для проектирования определенных электронных, авиационных и автомобильных систем, которые считаются слишком сложными для человеческих «интеллектуальных проектировщиков». Это противоречит аргументу о том, что для самых сложных систем требуется умный конструктор. Такие эволюционные методы могут привести к планам, 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.Книгу Дембски «Нет бесплатного обеда» раскритиковали за то, что она не обращается к работе исследователей, которые используют компьютерное моделирование для исследования искусственной жизни. По словам Шаллита:
Область искусственной жизни, очевидно, представляет собой серьезный вызов утверждениям Дембски о неспособности эволюционных алгоритмов порождать сложность. Действительно, исследователи искусственной жизни регулярно обнаруживают, что их моделирование эволюции приводит к появлению такого рода новшеств и повышенной сложности, которые, как утверждает Дембски, невозможны.
