Giuseppe Puccio: Ответ на возражение об уровнях функции

Это вторая часть статьи Giuseppe Puccio, посвященная ответам на распространённые аргументы против теории распознавания дизайна. Перевод и редактура мои – EC.

• Первая часть: GPuccio: Ошибки техасского стрелка нет в теории ID.

Возражение о возможных уровнях функции

Известно, что биологическая функция допускает уровни и может "включаться" или "выключаться" постепенно от 0 до 100%. Возражение против ID, связанное с возможностью учёта изменения уровня функции при формулировании спецификации, состоит в том, что ID якобы содержит так наз. ошибку настоящего шотландца. Некто утверждает, что настоящий шотландец ест овсянку только без сахара. Для опровержения этого утверждения мы находим шотландца, который ест овсянку с сахаром. Однако наш оппонент не унимается и переносит логическое ударение в своём утверждении на слово "настоящий". Конечно, ведь мы нашли не настоящего шотландца, - говорит он. То есть налицо манипуляция определением, использованным в общем утверждении.

Это возражение относительно ID один оппонент по прозвищу DNA_Jock подытожил следующим образом:

– Я ещё не видел, – говорит он, – чтобы ID-шник предложил бы пост-фактум спецификацию функции так, чтобы в этом не было логического изъяна. Скажу только, что нужно быть очень очень очень осторожным с пост-фактум спецификацией события, которое ты уже наблюдал, с тем, чтобы корректно вычислить вероятность этого события. В принципе, возможно сколько угодно уменьшать вероятность до нуля путём сколь угодно большего уточнения спецификации.

Giuseppe Puccio: Ошибки техасского стрелка нет в теории ID

• Автор: Giuseppe Puccio, оригинальная статья здесь. Перевод и редактура мои — ЕС.

Преамбула

Напомню вкратце, что нам интересен вопрос, можно ли и, если да, то при каких условиях, распознать, что та или иная конфигурация материи в некоторой изучаемой нами системе имеет интеллектуальное происхождение, или, попросту говоря, была целенаправлена создана. Мы будем говорить, что такие конфигурации являются дизайнами. Теория распознавания дизайна (Intelligent Design, ID) утверждает, что это возможно, если количество функциональной информации, ассоциированной с рассматриваемой конфигурацией материи, превышает пороговое для данной системы. С понятием функциональной информации связано понятие функции. Функция может быть различной: например, способность белка вступать в химическое взаимодействие c ферментом или преобразование химической энергии топлива в механическую энергию движения коленчатого вала двигателя внутреннего сгорания. Конфигурации материи могут быть самыми различными: от двигателя внутреннего сгорания, шариковой ручки или персонального компьютера до белка, органа, ткани и систем органов.

Пороговые значения функциональной информации вычисляются независимо; они различны для различных систем. Методология вычисления пороговых значений сводится к оценке максимально возможного числа неинтеллектуальных взаимодействий между компонентами системы за время её жизни. Например, взаимодействием в рамках популяции живых организмов может рассматриваться репликация генома или событие размножения на протяжении жизни популяции, а при рассмотрении двигателя внутреннего сгорания в качестве взаимодействий могло бы выступать взаимное расположение его деталей в процессе сборки. Максимально возможному числу взаимодействий в системе соответствует характеристическая пороговая вероятность неинтеллектуального события, или в пересчёте на биты пороговое количество функциональной информации, которое может реализоваться в системе неинтеллектуально.

Таким образом, если количество функциональной информации в интересующей нас конфигурации материи превышает пороговое для данной системы, то можно утверждать, что конфигурация имеет интеллектуальное происхождение и представляет собой дизайн. В этом случае говорят, что конфигурация функционально сложна. В случае относительно простых конфигураций утверждать этого нельзя, сама конфигурация может и не оказаться интеллектуально созданной, и для вывода о её происхождении требуется дополнительная информация.

Особо подчеркну, что распознавание дизайна является статистическим методом, поэтому на практике ведётся разговор о статистической значимости, ложных положительных и ложных отрицательных результатах, p-values, нулевых и альтернативных гипотезах и пр. И это нормально. Ложным отрицательным результатом является вывод о том, что данная конфигурация не дизайн, хотя в действительности им является. Ложным положительным результатом, напротив, является вывод о том, что конфигурация является дизайном, тогда как на самом деле это не так. Понятно, что число ложных положительных и ложных отрицательных результатов зависит от корректности оценки пороговых значений количества функциональной информации: неоправданно завышенные оценки будут приводить к уменьшению чувствительности метода распознавания и появлению большого числа ложных отрицательных результатов, а занижение оценок ниже допустимого корректного значения повлечёт появление ложных положительных результатов, чего допускать нельзя, если мы хотим получать корректные выводы.

Мифическая самоорганизация жизни из неорганики - броуновский бег с препятствиями

 

Броуновское движение. Источник.

Steve Benner (Florida-based Westheimer Institute at the Foundation for Applied Molecular Evolution): We have failed in any continuous way to provide a recipe that gets from the simple molecules that we know were present on early Earth to RNA. There is a discontinuous model which has many pieces, many of which have experimental support, but we’re up against these three or four paradoxes, which you and I have talked about in the past. The first paradox is the tendency of organic matter to devolve and to give tar. If you can avoid that, you can start to try to assemble things that are not tarry, but then you encounter the water problem, which is related to the fact that every interesting bond that you want to make is unstable, thermodynamically, with respect to water. If you can solve that problem, you have the problem of entropy, that any of the building blocks are going to be present in a low concentration; therefore, to assemble a large number of those building blocks, you get a gene-like RNA — 100 nucleotides long — that fights entropy. And the fourth problem is that even if you can solve the entropy problem, you have a paradox that RNA enzymes, which are maybe catalytically active, are more likely to be active in the sense that destroys RNA rather than creates RNA. Стив Беннер (директор института Вестхаймера, Фонд прикладной молекулярной эволюции):

Мы так и не смогли реконструировать непрерывную цепочку естественных процессов, которая бы начиналась с простых молекул, предположительно имевшихся на первобытной Земле, и кончалась молекулами РНК. Модель, которая у нас есть, рассыпается на части, многие из которых имеют экспериментальное подтверждение. Тем не менее, создание целостной картины упирается в три-четыре проблемы, о которых мы с вами уже беседовали. Первый парадокс заключается в тенденции органики разлагаться на углеводороды. Если вы нашли способ борьбы с этим, то все равно должны решить проблему термодинамической нестабильности нетривиальных химических связей в присутствии воды. Третья проблема — энтропийная: кирпичики, из которых нужно собрать конструкцию, присутствуют в очень малых концентрациях, а это означает, что для сборки сложных соединений необходимы макромолекулы типа РНК, состоящие из сотен нуклеотидов. И, наконец, четвертая проблема — в том, что критически необходимая активность РНК как фермента скорее разрушает саму РНК, чем способна ее создавать. Отсюда.

Физический смысл формулы Хейзена

Общие соображения

Обсуждаемая ниже формула была предложена Робертом Хейзеном для подсчёта количества функциональной информации в биологических системах. Вот статья, в которой это было сделано:

• Functional information and the emergence of biocomplexityRobert M. Hazen, Patrick L. Griffin, James M. Carothers, and Jack W. Szostak

Здесь мы обсудим физический смысл этой формулы.

Предположим, у нас есть некоторая система, состоящая из ограниченного числа компонентов. Предположим также, что наша система может принимать состояния из заданного дискретного набора. Без потери общности будем считать, что определенное состояние отвечает определенному взаимному расположению компонентов системы. Пространством состояний в этом случае является пространство возможных взаимных расположений компонентов. На практике это число обычно очень велико. Понятно, что оно (супер)-экспоненциально возрастает с увеличением числа компонентов системы. Для иллюстрации достаточно вспомнить, что число перестановок n элементов некоторого множества составляет n! Далее, отметим, что часть состояний нашей системы может отвечать определенной функции, реализуемой только при тех или иных взаимных расположениях её компонентов. Взаимное расположение компонентов системы, отвечающее функции, называется организацией. С точки зрения физики, организация не что иное, как граничные условия на динамику градиентов вещества и энергии в системе.

Giuseppe Puccio: Что такое функция?

Что такое функция? Что такое функциональная информация? Как её измерять?

• Автор: Giuseppe Puccio. Статья здесь. Перевод мой.

Давайте разберёмся. Очень часто понятие функции представляется спорным [не математическое, конечно, c ним всё ясно, а эмпирическое в контексте распознавания - прим. перев.]. Функция из тех понятий, которые на интуитивном уровне ясны всем, но определить которые никто не решается. Поэтому нередко случается, что когда вы пытаетесь использовать его в дискуссии, собеседник тут же задает вам вопрос: а что же такое функция и как её измерить?