Указанная сложность

Указанная сложность – это креационистский аргумент, выдвинутый Уильямом Дембски и используемый сторонниками псевдонауки о разумном замысле . По мнению Дембски, эта концепция может формализовать свойство, которое выделяет шаблоны, которые являются как заданными , так и сложными , где, в терминологии Дембски, заданный шаблон — это шаблон, допускающий короткие описания, тогда как сложный шаблон — это шаблон, который вряд ли возникнет случайно. Сторонники разумного замысла используют заданную сложность в качестве одного из двух своих основных аргументов, наряду с неснижаемой сложностью .

Дембски утверждает, что заданная сложность не может существовать в шаблонах, отображаемых конфигурациями, сформированными в результате неуправляемых процессов. Поэтому, утверждает Дембски, тот факт, что определенные сложные закономерности можно обнаружить в живых существах, указывает на некое руководство в их формировании, что свидетельствует об интеллекте. Дембски далее утверждает, что, применяя теоремы об отсутствии бесплатного обеда, можно показать неспособность эволюционных алгоритмов выбирать или генерировать конфигурации высокой заданной сложности. Дембски утверждает, что заданная сложность является надежным показателем замысла разумного агента — центрального принципа разумного замысла, который Дембски отстаивает в противовес современной эволюционной теории . Заданная сложность — это то, что Дембски называет «объяснительным фильтром»: можно распознать дизайн, 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 необоснованная и не послужила основой для дальнейших независимых работ в теории информации , теории сложных систем или биологии . В исследовании Уэсли Элсберри и Джеффри Шаллита говорится: «Работа Дембски пронизана непоследовательностью, двусмысленностью, ошибочным использованием математики, плохой ученостью и искажением результатов других». Другое возражение касается расчета вероятностей Дембски. По словам Мартина Новака , профессора математики и эволюционной биологии из Гарварда: «Мы не можем вычислить вероятность появления глаза. У нас нет информации для проведения расчетов».

Определение

Терминология Оргеля

Термин «заданная сложность» был первоначально введен происхождения жизни исследователем Лесли Оргелом в его книге 1973 года «Происхождение жизни: молекулы и естественный отбор» . которые предположили, что РНК могла возникнуть посредством дарвиновского естественного отбора . Оргель использовал эту фразу при обсуждении различий между живыми и неживыми структурами:

Короче говоря, живые организмы отличаются своей определенной сложностью. За прототипы простых четко определенных структур обычно принимают кристаллы, поскольку они состоят из очень большого числа одинаковых молекул, равномерно упакованных вместе. Куски гранита или случайные смеси полимеров являются примерами сложных, но не определенных структур. Кристаллы не могут считаться живыми, потому что им недостает сложности; смеси полимеров не соответствуют критериям, поскольку им не хватает специфичности.

Эту фразу подхватили креационисты Чарльз Такстон и Уолтер Л. Брэдли в главе, которую они внесли в книгу «Гипотеза сотворения » 1994 года , где они обсуждали «обнаружение замысла» и переопределили «заданную сложность» как способ измерения информации. Еще один вклад в книгу был написан Уильямом А. Дембски , который взял это за основу своей последующей работы.

Позже этот термин был использован физиком Полом Дэвисом для определения сложности живых организмов:

Живые организмы загадочны не из-за своей сложности как таковой, а из-за своей строго определенной сложности.

Определение Дембски

В то время как Оргель использовал этот термин для обозначения биологических особенностей, которые, как считается в науке, возникли в процессе эволюции, Дембски говорит, что он описывает особенности, которые не могут сформироваться в результате «ненаправленной» эволюции, и приходит к выводу, что это позволяет сделать вывод о разумном замысле. В то время как Оргель использовал эту концепцию качественно, Дембски использует ее количественно. Использование этой концепции Дембски восходит к его монографии 1998 года The Design Inference . Указанная сложность является фундаментальной для его подхода к разумному замыслу, и каждая из его последующих книг также в значительной степени посвящена этой концепции. Он заявил, что, по его мнению, «если и существует способ обнаружить замысел, то это определенная сложность».

Дембски утверждает, что заданная сложность присутствует в конфигурации, когда она может быть описана шаблоном, который отображает большое количество независимо заданной информации, а также является сложной, которую он определяет как имеющую низкую вероятность возникновения. Он приводит следующие примеры, чтобы продемонстрировать эту концепцию: «Одна буква алфавита указана, не будучи сложной. Длинное предложение из случайных букв сложно, но не указано. Шекспировский сонет одновременно сложен и конкретизирован».

В своих более ранних работах Дембски определял комплексную заданную информацию (CSI) как присутствующую в определенном событии, вероятность которого не превышала 1 из 10. ¹⁵⁰ , которую он называет универсальной границей вероятности . В этом контексте «заданное» означало 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 границы вероятности соответствует обратному верхнему пределу «общего числа [возможных] указанных событий на протяжении всей космической истории», рассчитанного Дембски. Все, что ниже этой границы, имеет CSI. Термины «заданная сложность» и «сложная заданная информация» используются как взаимозаменяемые. В более поздних работах Дембски переопределил универсальную границу вероятности со ссылкой на другое число, соответствующее общему количеству битовых операций, которые 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 вызван единственными известными природными механизмами физического закона и случайности или их комбинацией. Он утверждает, что это так, потому что законы могут только изменять или терять информацию, но не производить ее, и потому что случайность может производить сложную неопределенную информацию или простую конкретизированную информацию, но не CSI; он предоставляет математический анализ, который, по его утверждению, демонстрирует, что закон и случай, работая вместе, также не могут создать CSI. Более того, он утверждает, что CSI целостна , причем целое больше, чем сумма частей, и что это решительно исключает дарвиновскую эволюцию как возможное средство его «создания». Дембски утверждает, что методом исключения CSI лучше всего объясняется интеллектом и, следовательно, является надежным индикатором замысла.

Закон сохранения информации

Дембски формулирует и предлагает закон сохранения информации следующим образом:

Это сильное предписывающее утверждение о том, что естественные причины могут только передавать CSI, но никогда не порождать его, 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 порождаться спонтанно, возникать эндогенно или самоорганизовываться (как эти термины используются в исследованиях происхождения жизни ).
3. Указанная сложность в закрытой системе естественных причин либо присутствовала в системе всегда, либо была в какой-то момент добавлена ​​экзогенно (подразумевается, что система, хотя и закрытая сейчас, не всегда была закрытой).
4. В частности, любая закрытая система естественных причин, которая также имеет конечную продолжительность, получала любую заданную сложность, которую она содержала, прежде чем она стала закрытой системой.

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 детерминистские законы не могут производить новую информацию». Фактическая обоснованность и полезность предложенного Дембски закона сомнительны; он не широко используется научным сообществом и не цитируется в основной научной литературе. Эссе Эрика Теллгрена 2002 года дало математическое опровержение закона Дембски и пришло к выводу, что он «математически необоснован».

Специфика

В более поздней статье Дембски предлагает объяснение, которое, как он утверждает, является более простым и более близким к теории проверки статистических гипотез , сформулированной Рональдом Фишером . В общих чертах, Дембски предлагает рассматривать вывод о дизайне как статистический тест, позволяющий отвергнуть случайную гипотезу P в пространстве результатов Ω.

Предложенный тест Дембски основан на колмогоровской сложности шаблона T , который демонстрирует событие E. произошедшее Математически E является подмножеством Ω, шаблон T определяет набор результатов в Ω, а E является подмножеством T . Цитируя Дембски

Таким образом, событие E может представлять собой бросок кубика, в результате которого выпадает шесть очков, а событие T может быть составным событием, состоящим из всех бросков кубика, в результате которых выпадает четная грань.

Колмогоровская сложность обеспечивает меру вычислительных ресурсов, необходимых для определения шаблона (например, последовательности ДНК или последовательности буквенных символов). Для данного шаблона T количество других шаблонов может иметь колмогоровскую сложность не больше, чем у T, обозначается φ( T ). Таким образом, число φ( T ) обеспечивает ранжирование шаблонов от самого простого к самому сложному. Например, для шаблона T , который описывает бактериальный жгутик , Дембски утверждает, что получил верхнюю границу φ( T ) ≤ 10 ²⁰ .

Дембски определяет заданную сложность паттерна T согласно случайной гипотезе P как

$\sigma =-\log _{2}[R\times \varphi (T)\times \operatorname {P} (T)],$

где P( T ) — вероятность наблюдения шаблона T , R — количество «ресурсов репликации», доступных «свидетельствующим агентам». R примерно соответствует повторяющимся попыткам создать и распознать шаблон. Затем Дембски утверждает, что R можно ограничить 10 ¹²⁰ . Эта цифра предположительно обоснована результатом Сета Ллойда. в котором он определяет, что число элементарных логических операций, которые могли быть выполнены во Вселенной за всю ее историю, не может превышать 10 ¹²⁰ операции на 10 ⁹⁰ биты.

Основное утверждение Дембски заключается в том, что для вывода о дизайне 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

$10^{120}\times \varphi (T)\times \operatorname {P} (T)<{\frac {1}{2}}.$

Объяснение Дембски указанной сложности

Выражение Дембски σ не связано ни с одной известной концепцией теории информации, хотя он утверждает, что может обосновать его актуальность следующим образом: интеллектуальный агент S становится свидетелем события E и относит его к некоторому эталонному классу событий Ω и внутри этого эталонного класса рассматривает его как спецификации T. удовлетворяющий Теперь рассмотрим величину φ( T ) × P( T ) (где P — «случайная» гипотеза):

Возможные цели с рангом сложности и вероятностью, не превышающей достижения цели T . Вероятность теоретико-множественного объединения не превосходит φ( T ) × P( T )

Представьте, что S пытается определить, попал ли лучник, только что пустивший стрелу в большую стену, случайно в крошечную мишень на этой стене. Скажем так, стрела действительно вонзается прямо в эту крохотную мишень. Проблема, однако, в том, что на стене много других крошечных целей. Если принять во внимание все остальные цели, остается ли маловероятным, что лучник мог случайно поразить любую из них?

Кроме того, нам необходимо принять во внимание то, что я называю репликационными ресурсами, связанными с T , то есть все возможности вызвать событие описательной сложности и невероятности T с помощью множества агентов, ставших свидетелями множества событий.

По мнению Дембски, число таких «репликационных ресурсов» может быть ограничено «максимальным количеством битовых операций, которые известная, наблюдаемая Вселенная могла бы выполнить за всю свою многомиллиардную историю», которое, по мнению Ллойда, составляет 10 ¹²⁰ .

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

Расчет заданной сложности

На данный момент единственная попытка Дембски вычислить указанную сложность природной биологической структуры была предпринята в его книге « Нет бесплатного обеда » для бактериального жгутика coli E. . Эту структуру можно описать схемой «двунаправленный вращающийся гребной винт с приводом от двигателя». По оценкам Дембски, их не более 10. ²⁰ паттерны, описываемые четырьмя или меньшим количеством основных концепций, поэтому его тест на дизайн будет применим, если

$\operatorname {P} (T)<{\frac {1}{2}}\times 10^{-140}.$

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

Эти методы предполагают, что все составные части жгутика должны были образоваться совершенно случайно, и этот сценарий биологи не рассматривают всерьез. Он оправдывает этот подход, апеллируя к Майкла Бихи концепции « нередуцируемой сложности » (IC), которая заставляет его предположить, что жгутик не может возникнуть в результате какого-либо постепенного или поэтапного процесса. Таким образом, обоснованность конкретного расчета Дембски полностью зависит от концепции IC Бехе и, следовательно, подвержена ее критике, которой немало.

Чтобы достичь верхней границы рейтинга в 10 ²⁰ Дембски рассматривает образец спецификации жгутика, определяемый предикатом (естественного языка) «двунаправленный вращающийся пропеллер с приводом от двигателя», который, по его мнению, определяется четырьмя независимо выбранными базовыми концепциями. Кроме того, он предполагает, что английский язык способен выразить не более 10 ⁵ основные понятия (верхняя граница размера словаря). Затем Дембски утверждает, что мы можем получить грубую верхнюю оценку

$10^{20}=10^{5}\times 10^{5}\times 10^{5}\times 10^{5}$

для набора шаблонов, описываемых четырьмя или менее базовыми понятиями.

С точки зрения теории сложности Колмогорова этот расчет проблематичен. Цитируем Эллсберри и Шалита «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 здесь представляет собой пространство событий ??»

Критика

Обоснованность концепции заданной сложности Дембски и обоснованность аргументов, основанных на этой концепции, широко оспариваются. Частая критика (см. Элсберри и Шалит) заключается в том, что Дембски использовал термины «сложность», «информация» и «невероятность» как синонимы. Эти числа измеряют свойства объектов разных типов: сложность измеряет, насколько сложно описать объект (например, битовую строку), информация показывает, насколько снижается неопределенность в отношении состояния объекта, если знать состояние другого объекта или системы. , а невероятность измеряет, насколько маловероятно событие с учетом распределения вероятностей.

На странице 150 книги «Нет 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 предоставлением строгих математических доказательств неспособности материальных механизмов генерировать заданную сложность». Джеффри Шалит утверждает, что, например, математический аргумент Демски имеет множество проблем; решающий расчет на странице 297 книги « Нет бесплатному обеду» ошибочен примерно в 10 раз. ⁶⁵ .

Расчеты Дембски показывают, что простая гладкая функция не может получать информацию. Поэтому он заключает, что должен быть дизайнер, чтобы получить CSI. Однако естественный отбор имеет отображение ветвления от одного ко многим (репликация), за которым следует сокращение отображения многих обратно до нескольких (отбор). Когда информация реплицируется, некоторые копии могут быть изменены по-разному, в то время как другие остаются прежними, что позволяет увеличивать объем информации. Эти возрастающие 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 «Нет бесплатному обеду» неуместными, поскольку его базовая модель не отражает реальности. Поскольку в основу книги «Нет бесплатных обедов» положен этот ошибочный аргумент, весь тезис книги рушится.

По словам Мартина Новака, профессора математики и эволюционной биологии из Гарварда, «мы не можем вычислить вероятность появления глаза. У нас нет информации для проведения расчетов».

Критики Дембски отмечают, что заданная сложность, первоначально определённая Лесли Оргелем, — это именно то, что должна была создать дарвиновская эволюция. Критики утверждают, что Дембски использует слово «сложный» так же, как большинство людей использовало бы слово «абсурдно невероятное». Они также заявляют, что его аргументация закольцована : CSI не может возникнуть естественным путем, потому что Дембски определил его именно так. Они утверждают, что для успешной демонстрации существования CSI необходимо было бы 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 монету подбросить случайным образом 1000 раз, вероятность того или иного исхода составит примерно один из 10. ³⁰⁰ . Таким образом , для любого конкретного результата процесса подбрасывания монеты априорная вероятность (вероятность, измеренная до того, как событие произойдет) того, что эта закономерность произошла, равна одному из 10. ³⁰⁰ , что астрономически меньше, чем универсальная граница вероятности Дембски, равная одному из 10. ¹⁵⁰ . Однако мы знаем, что апостериорная вероятность (вероятность, наблюдаемая после того, как событие произошло) того, что оно произойдет, равна ровно единице, поскольку мы наблюдали, как оно происходит. Это похоже на наблюдение о том, что маловероятно, что какой-либо человек выиграет в лотерею, но в конечном итоге в лотерее будет победитель; Утверждать, что победа какого-либо одного игрока весьма маловероятна, — это не то же самое, что доказывать, что существует такая же вероятность того, что никто не выиграет. Точно так же утверждалось, что «пространство возможностей просто исследуется, а мы, как животные, ищущие закономерности, просто навязываем шаблоны и, следовательно, цели постфактум».

Помимо таких теоретических соображений, критики цитируют сообщения о доказательствах эволюционного «спонтанного зарождения», которое, по мнению Дембски, слишком маловероятно, чтобы произойти естественным путем. Например, в 1982 году Б. Дж. Холл опубликовал исследование, демонстрирующее, что после удаления гена, обеспечивающего переваривание сахара, у некоторых бактерий эти бактерии, выращиваемые в среде, богатой сахаром, быстро вырабатывают новые ферменты, переваривающие сахар, взамен удаленных. Другим широко цитируемым примером является открытие бактерий, питающихся нейлоном , которые производят ферменты, полезные только для переваривания синтетических материалов, которых не существовало до изобретения нейлона в 1935 году.

Другие комментаторы отметили, что эволюция путем отбора часто используется для проектирования определенных электронных, авиационных и автомобильных систем, которые считаются проблемами слишком сложными для «разумных конструкторов»-людей. Это противоречит аргументу о том, что для самых сложных систем требуется интеллектуальный 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.

Книгу Дембски «Нет бесплатного обеда» раскритиковали за то, что она не затрагивает работу исследователей, использующих компьютерное моделирование для исследования искусственной жизни . По словам Шалита:

Область искусственной жизни, очевидно, представляет собой серьезный вызов утверждениям Дембски о неспособности эволюционных алгоритмов генерировать сложность. Действительно, исследователи искусственной жизни регулярно обнаруживают, что их симуляции эволюции порождают новизны и повышают сложность, которые, по утверждению Дембски, невозможны.

См. также

• Список тем, характеризуемых как лженаука
• Телеологический аргумент
• Заблуждение техасского снайпера

Внешние ссылки

• Не бесплатный обед, а коробка шоколадных конфет — критика книги Уильяма Дембски « Нет бесплатного обеда», написанная Ричардом Вейном, из TalkOrigins
• Теория информации и креационизм Уильям Дембски , автор Рич Болдуин, из книги «Теория информации и креационизм», составленная Яном Масгрейвом и Ричем Болдуином.
• Критика книги « Нет бесплатных обедов» Х. Аллена Орра из Boston Review
• Анализ «сложной конкретной информации» Дембски. Архивировано 17 марта 2017 г. в Wayback Machine Томасом Д. Шнайдером.
• Трактовка Уильямом Дембски теорем «Нет бесплатному обеду» написана желе соучредителем теоремы «Нет бесплатному обеду» Дэвидом Вулпертом .
• Список эволюции — генетический идентификатор и объяснительный фильтр Аллена МакНила.
• Веб-сайт Design Inference — написание Уильяма А. Дембски
• Комитет по скептическим расследованиям - Проверка реальности, Новая дизайнерская одежда императора - Виктор Дж. Стенгер
• Веб-сайт Darwin@Home - программное обеспечение с открытым исходным кодом, демонстрирующее эволюцию искусственной жизни, написанное Джеральдом де Йонгом.