ID: Курс молодого бойца

Скульптура Cloud Gate. Архитектор Аниш Капур. г.Чикаго, США. Источник: http://browse.deviantart.com

Что такое распознавание артефактности?

Распознавание артефактности (ID, Intelligent Design) — теория, на основании статистического анализа наблюдений утверждающая, что при выполнении определенных условий возможно c приемлемой вероятностью положительно ответить на вопрос об интеллектуальном происхождении данной конфигурации некоторой материальной системы. 

Это возможно сделать при определенных условиях на основе анализа вероятностных ресурсов рассматриваемой системы и сравнения характеристик исследуемой конфигурации с характеристиками конфигураций, которые могут спонтанно порождаться в системе под действием лишь неинтеллектуальных факторов, то есть факторов закономерной и стохастической природы [Abel 2009]. Достаточные для распознавания условия включают:  

1. Высокую колмогоровскую сложность описания конфигурации с использованием определенного заданного языка;
2. Независимо заданную спецификацию, которой отвечает/удовлетворяет конфигурация (в особенности, функциональную спецификацию). 

Сущность теории распознавания артефактности можно сформулировать и иначе: при указанных выше условиях участие интеллекта в процессе создания исследуемой конфигурации представляется наиболее простым и правдоподобным объяснением ее появления с точки зрения абдуктивной логики (см. также здесь и здесь).

Конфигурации материальных систем, удовлетворяющие указанным условиям, несут в себе достаточное количество специфической информации, для оценки количества которой предложены различные метрики [UncommonDescent]. 

Заметим, что перечисленные условия достаточны, но не необходимы для распознавания артефактности. Происхождение простых по Колмогорову конфигураций материальных систем, артефактность которых не удается статистически подтвердить, также в общем случае может быть интеллектуальным.

• Часто словосочетание "intelligent design" переводят как "разумный замысел". Мне кажется, в данном контексте на русском языке это звучит недостаточно точно. Гораздо лучше, на мой взгляд, говорить о распознавании артефактности/искусственности/целенаправленной интеллектуальной активности. Но это мое частное мнение. В конце концов, дело не в словах.

Ссылки на ID ресурсы и имена

1. Главный блог ID: www.uncommondescent.com 
2. Новостная лента ID: Evolution News and Views: http://www.evolutionnews.org/ 
3. Discovery Institute: http://www.discovery.org/ 
4. Институт биологии (ассоциированный с Discovery Institute): http://www.biologicinstitute.org/ 
5. Эволюционная лаборатория Дембского: http://evoinfo.org/
6. Журнал Bio-Complexity: http://bio-complexity.org/ojs/index.php/main

Имена некоторых ведущих ID теоретиков: William Dembski, Michael Behe, Stephen Meyer, Jonathan Wells, David Abel и Douglas Axe. Таких ученых, как Michael Denton, Paul Davies, Fred Hoyle, Steve Fuller, David Berlinski, а также Leslie Orgel, несомненно, можно причислить к сторонникам идей замысла и, шире, телеологичности мироздания. Заинтересованные читатели могут поискать статьи этих авторов.

Отрецензированные статьи по ID

Часто можно услышать упрек, что ID — не наука и для того, чтобы быть наукой, кроме книг, ID теоретикам нужно печататься в рецензируемых журналах. По логике критиков ID, распознавание артефактности не может пройти через сито добросовестного рецензирования. Ответом на это может служить список анонимно отрецензированных работ по ID, опубликованных на момент написания данной записки в ведущих биологических журналах, который находится здесь.

С чего начать

Блог UncommonDescent имеет страницу часто задаваемых вопросов, а также ряд публикаций под общим названием ID Foundations. 

Основные определения

Дизайном в контексте некоторой материальной системы называется такая ее конфигурация, для генерации которой требуется интеллектуальное вмешательство. Например, текст данной записки, культовое сооружение эпохи мегалита Стоунхендж, операционная система MS Windows, птичьи гнезда, хатки и дамбы бобров и пр.

Основной гипотезой теории распознавания артефактности конфигураций материальных систем является утверждение о том, что статистически правдоподобным источником достаточного количества функциональной информации в произвольной системе является только интеллект.

Функциональной информацией называется информация, ассоциированная с некоторой функцией, которую обеспечивает определенная конфигурация произвольной материальной системы. Например, функция бобровой дамбы состоит в обеспечении запруды, функция операционной системы состоит в обработке информации пользователей и т.д. Подробнее см. мою записку здесь.

Количество функциональной информации, ассоциированной с данной функцией f, реализуемой некоторой системой, пропорционально логарифму отношения числа конфигураций, обеспечивающих функцию f, к максимальному числу возможных конфигураций. 

В качестве объекта исследования удобно рассматривать строки символов алфавита некоторого языка описания. В биологическом контексте такими объектами могут быть генетический код, реализующийся последовательностями нуклеотидов в геноме, а также последовательности аминокислот в белковой молекуле; в случае web-страницы, это инструкции на языке HTML для интерпретации содержимого страницы с помощью программы-браузера. Тогда количество функциональной информации пропорционально отношению числа строк, кодирующих функцию f, к максимальному числу строк данной длины [Hazen et al. 2007, Szostak 2003]:

Здесь M(f) > 0 — число строк, реализующих функцию f, W — число всех возможных строк данной длины. Ясно, что M(f) ≤ W. Отсюда видно, что с уменьшением специфичности функции (то есть с увеличением доли строк, могущих закодировать f) быстро уменьшается количество специфической функциональной информации и наоборот. Более подробно о функциональной информации см. мою записку здесь.


Статистический анализ правдоподобия появления конфигураций материи без непосредственного участия интеллекта

Основной идеей теории ID является оценка количества I функциональной информации (ф.и.) в той или иной системе и сравнение ее с количеством I_е, способным накопиться в системе под действием лишь естественных спонтанно-закономерных процессов, то есть физико-химических взаимодействий, не включающих участие лиц, принимающих решения. 

Понятно, что идеальный генератор случайных последовательностей символов при условии неограниченности времени генерации рано или поздно сгенерирует функциональные строки. Однако вероятностные ресурсы реальных систем ограничены. К тому же, системы, лишенные управления, то есть находящиеся лишь под действием физических ограничений, не могут на практике являться подобным генератором. Мы коснемся этого вопроса далее.

Количество ф.и., которая может быть накоплена в системе естественным образом, оценивается с учетом ограниченных вероятностных ресурсов системы, как будет показано ниже. Таким образом, если количество ф.и. I в системе больше того, что может накопиться естественным образом I_е, мы говорим о том, что вероятность участия интеллекта в процессе сообщения ф.и. в систему велика; она тем выше, чем сильнее неравенство I > I_е.

Покажем, что достаточно функционально сложные системы практически не могут появиться без участия интеллекта. Для функционирования достаточно сложной системы, ее многочисленные параметры должны принимать значения, соответствующие штатному режиму работы. На практике часто встречаются ситуации, в которых функционирование системы представляет собой эффект согласованного действия минимального набора незаменимых компонентов системы, при удалении любого из которых функциональность нарушается/изменяется. Этот эффект носит название нередуцируемой (неустранимой) сложности [Behe 1994, Behe 2007]. Неустранимая сложность соответствует математическому понятию максимального независимого множества. К неустранимо сложным относятся системы с отрицательной обратной связью, системы, в которых реализуется автокатализ (например, свертывание крови) и др. Можно показать, что функциональное ядро существующих сегодня биосистем также неустранимо сложно, вне зависимости от их происхождения [UncommonDescent].

В большинстве ситуаций, функционально-совместимые значения независимых параметров в конфигурационном пространстве системы находятся в области (target zone), малой по сравнению с размерами самого пространства (числом теоретически возможных комбинаций параметров). Например, двигатель внутреннего сгорания имеет диапазон рабочих температур, давлений, зазоров в жиклерах карбюратора, а также последовательность зажигания, напряжение и ток в обмотках стартера и т.д. Естественно, все эти параметры должны принимать вполне определенные значения для обеспечения нормальной работы двигателя. Комбинации значений, выбранные наугад, в подавляющем большинстве случаев не будут рабочими (рис.1). 

• Именно независимая спецификация, наличие которой необходимо для распознавания артефактности, задает область рабочих значений параметров. Для статистически достоверного распознавания искусственности необходимо потребовать, чтобы размер таким образом специфицированных областей был достаточно мал. Достаточное количество специфической информации, ассоциированной с указанными зонами, статистически исключает как закономерные, так и случайные факторы в рамках вероятностных ресурсов рассматриваемой системы. Эмпирически установленный практический порог в 500 бит для систем в земных условиях соответствует 72 ASCII символам осмысленного (т.е. специфического) текста (если рассматривать только обычные ASCII символы без учета служебных).
• Теория Тьюринга-Пригожина диссипативных систем утверждает, что при определенных условиях в сильно нелинейных средах элементы открытых систем, удаленных от динамического равновесия, начинают себя вести согласованно: приведенное значение энтропии уменьшается (см. т. наз. S-теорему Климонтовича), ранее некоррелированные переменные становятся сильно коррелированными, а закон больших чисел перестает характеризовать поведение элементов такой системы. Однако, как мы увидим ниже, подобное поведение систем еще не дает права говорить о самоорганизации как таковой.

Рис.1. Область допустимых значений параметров {P1,P2,P3} некоторой системы. Диапазоны допустимых значений показаны зеленым цветом.

Проблема настройки параметров характеризуется тем, что с увеличением числа параметров, число комбинаций их значений возрастает экспоненциально. Именно по этой причине в масштабах вселенной (с учетом макс. числа планковских состояний с момента Большого взрыва) спонтанное возникновение достаточно функционально сложных систем статистически неправдоподобно: слишком быстро расходуются имеющиеся в распоряжении вселенной вероятностные ресурсы. Такие сложные структуры, как живые клетки, должны обладать целым рядом слаженно работающих подсистем (размножение, обмен веществ, автономность, реакция на стимулы и пр.). Для возникновения жизни требуется существенный скачок специфической сложности по сравнению с неживой материей, что статистически выходит за пределы возможной реализации лишь с помощью случая и закономерной необходимости и уж во всяком случае исключает дарвиновский градуализм! 

Легко видеть, что гипотетическая самосборка первого репликатора (протоклетки) не могла явиться правдоподобным событием за всю историю существования нашей планеты. Покажем это с помощью простых вычислений [Abel 2009, UncommonDescent]. Получим верхнюю границу числа возможных физико-химических взаимодействий в условиях Земли. Зная:

• T, время, необходимое для протекания самой быстрой известной химической реакции (порядка 10^-13 секунд);
• В, возраст Земли (по современным представлениям, порядка 10¹⁷ секунд), а также
• M, число молекул на Земле (порядка 10⁴⁰),

можно оценить N_max максимально возможное число физико-химических взаимодействий в земных условиях как: N = B * M / T = 10¹⁷ с * 10⁴⁰ / 10^-13 с = 10⁷⁰. Полученная в результате оптимистичеcкая оценка максимально возможного числа физико-химических взаимодействий составляет порядка 10⁷⁰. Выбор одного события из 10⁷⁰ возможных, таким образом, соответствует вероятности 10^-70 и представляет собой универсальную границу правдоподобия в данной системе (в нашем случае, на планете Земля).

• Вероятность самосборки первого протобиологического репликатора имеет тот же порядок, что и вероятность отыскать иголку в стоге сена объемом в 3.5 кубических световых дня. По статистике за все время жизни вселенной мы не найдем иголки случайным поиском. Неправдоподобные события, характеризующиеся столь малыми вероятностями, не реализуются на практике.

Практически установленный порог (оптимистическая оценка) сложности при записи описаний объектов в двоичном коде составляет 500 бит. Действительно, с помощью 500 бит можно закодировать 3.27 * 10¹⁵⁰ различных состояний произвольной системы или конфигураций ее составных частей. Примером такой системы может служить, скажем, молекула белка (рис.2), в состав которой входят аминокислотные остатки: от полутораста до нескольких тысяч остатков на домен (функциональную/структурную единицу белка). Тогда различные состояния будут соответствовать различным последовательностям остатков в доменах.

Рис.2. ДНК-связывающий домен типа «лейциновая молния» в комплексе с ДНК. Вверху — схематичное изображение молекулярной поверхности, внизу — третичной структуры комплекса. Источник: Википедия, Факторы транскрипции.

Биологами была независимо получена оценка редкости функциональной последовательности аминокислот в белке, представляющая собой в среднем 1 функциональную последовательность на каждые 10⁷⁷ [Axe 2004]. Это заведомо ниже порога правдоподобия событий, реализующихся в земных условиях лишь случаем и закономерностью, то есть без участия интеллектуальной деятельности лица, принимающего решения (ЛПР).

По аналогии с N_max, можно получить верхнюю границу числа планковских состояний в солнечной системе с момента ее образования. Эта оценка составляет порядка 10¹⁰² состояний. Отсюда видно, что установленный порог в 500 бит оптимистичен. Действительно, то, что может физически реализоваться, на 48 порядков меньше максимального числа возможных состояний, которые можно закодировать пятьюстами бит:

10¹⁰² * 10⁴⁸ = 10¹⁵⁰. 

Наконец, для биосистем в земных условиях этот порог вычисляется с учетом максимального числа живых организмов, и максимальной скорости репликации за всю историю Земли и составляет 10⁴², что соответствует 140 бит.

Другими словами, приведенный порог сложности объектов, которые могли бы естественным образом (то есть без участия интеллекта) появиться в нашей солнечной системе, содержит существенный запас. Однако, с точки зрения количества информации, записанной, например, на русском языке, 500 бит соответствуют всего 72 символам. Отсюда видно, что достаточно длинный осмысленный текст (например, текст этой записки) просто не может появиться "сам по себе", без вмешательства интеллекта, уже только потому, что на генерацию такого текста не хватит вероятностных ресурсов вселенной. Самые простые из существующих сегодня организмов (одноклеточные) содержат запись генетического кода, по объему многократно превышающего 500 бит (при переводе в двоичную систему)! Таким образом, с помощью простого оценочного подсчета становится очевидным, что они не могли появиться без вмешательства разума (см. также теорему о бесконечных обезьянах).

В [Durston et al. 2007] рассматривается вопрос об источнике функционально специфической информации в генетическом коде живых организмов. Статистический анализ, результаты которого приводятся в работе, свидетельствует о следующем:

• За функциональность белковых доменов (структурных единиц белка) не могут быть ответственны спонтанно-закономерные факторы, являющиеся лишь физико-химическими ограничениями. Поскольку функциональные последовательности кодируют управление, то они предполагают изначальную интеллектуальную настройку. Семантическая нагрузка последовательностей нуклеотидов статистически исключает определяющую роль спонтанно-закономерных факторов в процессе генерации этих последовательностей (см. ниже рассуждения о генезисе управления и семантики в кибернетических системах).  
• Биологическая функция глубоко изолирована в фазовом пространстве, что с учетом сказанного выше о пороговых вероятностях спонтанно-закономерных феноменов статистически исключает возможность дарвиновского поиска, направляемого целевой функцией, и тем более слепого поиска (генетического дрейфа);
• Целевая функция в дарвиновском сценарии должна содержать достаточное количество функциональной информации для направления поиска в области с относительно большой плотностью решений. В противном случае поиск становится ненаправленным и тем с меньшей вероятностью сможет выйти на необходимое число решений (геномы простейших кодируют порядка 380 типов белков). С другой стороны, статистически правдоподобным источником столь значительного количества функциональной информации является только интеллект.

Рассмотрение вопросов теории информации ведет, таким образом, к предположению об отсутствии единого филогенетического древа. Напротив, мы вынуждены признать существование филогенетического леса. Особый вопрос экспериментальной биоинформатики состоит в определении числа и степени разветвленности отдельных филогенетических деревьев. Основываясь на выводах [Durston et al. 2007], можно предположить, что значительные количества функциональной информации требуются не только для нахождения функциональных белковых молекул, но также для генерации геномов высших таксонов на основе геномов низших (см. также видео-презентацию Кирка Дерстона здесь).

Существуют модели макроэволюции, характеризующиеся достаточно высокой скоростью передачи информации из поколения в поколение. В частности, согласно [MacKay 2003], при определенных допущениях рекомбинация, имеющая место при половом размножении, может обеспечить передачу порядка √G бит дочернему организму, где G — размер генома. Подобные модели не учитывают функционального аспекта передаваемой информации. Кроме того, в фазовом пространстве параметров биосистем дарвиновского пути от одного таксона к другому (selectable path) может не быть в связи с тем, что острова функциональности окружены хаосом (см. здесь). Поэтому на практике скорость накопления информации в биосистемах под действием стохастических мутаций, рекомбинации, генетического дрейфа и естественного отбора, может быть много ниже теоретических значений. В подобных моделях, как правило, предполагается наличие интерпретатора, способного декодировать генетическую информацию, которая должна существовать до того, как организм подвергнется действию отбора ("что толку в ленте с данными, если нет машины Тьюринга?!"). На мой взгляд, появление самого механизма полового размножения как системы, по необходимости несущей функциональную информацию, а также иных механизмов, использующихся биосистемами и приписываемых обычно эволюции, одной эволюцией слабо объяснимы (см. также мою записку здесь).

Кибернетический аспект проблемы генезиса функционально сложных систем

Функциональность сама по себе есть уже индикатор целенаправленной интеллектуальной деятельности, потому что неживая природа инертна по отношению к функциональности [Abel 2011]. Анализ имеющихся научных данных позволяет сделать вывод о том, что неживая природа предоставляет лишь ограничения, тогда как формальное управление, то есть совокупность действий по достижению заданной цели/состояния (например, оптимизация целевой функции в искусственных системах), не способно возникнуть спонтанно без участия интеллекта. Поэтому уже само существование таких систем говорит о том, что они явились продуктом интеллектуальной деятельности.

Материя, будучи телеологически инертной, может спонтанно породить лишь избыточную, достаточно легко прогнозируемую, низко-информационную регулярность: рисунки песчаных дюн под действием ветра, кристаллы, интерференционную картину, конвекционные паттерны и т.д. (рис.3-6). Однако, функциональные системы по определению требуют наличия управления. Иными словами, то, что обычно именуется самоорганизацией, на самом деле, строго говоря, является лишь самоупорядочением. Самоорганизация же, то есть спонтанное возникновение управления и интенции движения к цели без участия интеллекта, не наблюдается.

Рис.3. Узор из кофейной пены.

Рис.4. Рисунок на поверхности дюн.

Рис.5. Снег на траве.

 Рис.6. Интерференция синусоидальных волн.

Формальное управление и семантика информационного обмена при создании сложных искусственных систем на практике всегда налагаются поверх физических взаимодействий лицом, принимающим решения (разработчиком). Например, в стэке протоколов TCP/IP смысловая нагрузка информации, передаваемой по сети в виде скачков напряжения, задается на уровне приложений разработчиком программного обеспечения. Неживая природа всегда действует, образно говоря, лишь на физическом уровне стэка, тогда как остальные уровни, необходимые для функционирования систем обработки информации, проектируются и реализуются в процессе целенаправленной интеллектуальной деятельности, с использованием физических закономерностей окружающего мира. Подробнее об этом см. здесь и здесь.

Периодически делаются попытки теоретического обоснования возможности спонтанного возникновения функциональности и управления в природе. Они базируются на том, что живые организмы находятся на границе хаоса по сложности организации. К числу таких попыток относятся работы Пригожина [Пригожин, Стенгерс 1986], Кауффмана [Kauffman 1991, Kauffman 1993], Эйгена [Эйген & Шустер 1982] и др. Однако эти исследования, по моему убеждению, обречены остаться не подтвержденными на практике предположениями: в неживой природе самопроизвольное возникновение управления и функциональности не наблюдается не только по причине статистического неправдоподобия, но и вследствие инертности материи по отношению к ним.

Вполне очевиден тот факт, что и формальное управление, и функциональность имеют место в биосистемах, стремящихся к поддержанию целевого состояния — гомеостаза, — что выражается в осуществлении целого ряда взаимосвязанных функций жизнедеятельности: размножения (в том числе транляции/транскрипции генетического кода с встроенным механизмом коррекции ошибок), обмена веществ, реагирования на внешние воздействия, поддержания автономности и пр.

Итак, наличие в системе перечисленных ниже факторов:

• Функциональности,
• Формализма,
• Управления,
• Семиотического обмена информацией между источником и приемником, то есть обмена с использованием систем материальных символов и априорно установленного протокола кодирования/декодирования информации,
• Информации, записанной в виде инструкций с использованием определенного языка

статистически достоверно указывает на деятельность интеллекта по созданию рассматриваемой системы. Всё перечисленное, как мы видели, является характеристиками живых организмов. Таким образом, основываясь на достоверных эмпирических данных, мы можем говорить об артефактности жизни.

Жизнь реализуется физико-химическими взаимодействиями материи, но не сводится к ним, — о чем говорили еще Нильс Бор (cм. здесь и здесь) и Макс Борн [Борн 1963] в середине 20 века, — так как требует наличия специфической информации для координированной деятельности минимального набора жизненно-важных функций. 

Примеры использования ID на практике

См. мою записку здесь.

Некоторые распространенные заблуждения в отношении ID

К сожалению, теорию ID часто путают с креационизмом. В отличие от последнего, ID не делает никаких допущений религиозного плана. К наиболее распространенным некорректным аргументам против ID относятся также следующие: 

• ID — не наука. В качестве опровержения этого заблуждения можно рассматривать уже цитированные источники, а также то обстоятельство, что методология ID де факто используется на практике в информационных технологиях, социологии, криминалистике и др.
• ID рассматривает только искусственные системы. Этого слишком мало для того, чтобы делать столь далеко идущие выводы. Это неверно. ID рассматривает артефакты вне зависимости от того, являются ли они продуктами деятельности человека. Объектами исследования могут быть поведение и артефакты отдельных высокоорганизованных животных, а также целых популяций живых организмов, проявляющих свойства группового интеллекта (например, разделение труда в пчелином рое, стайная кооперация волков, тактика запутывания следа у зайцев и пр.). Объективный анализ функциональной информации, содержащейся в биосистемах, свидетельствует о высокой вероятности целенаправленной интеллектуальной деятельности в процессе генерации этой информации.
• ID не является математически точной теорией. Да, ID — статистическая теория, но это нисколько не умаляет ее достоинств.
  
• Введение в рассмотрение категории выбора наряду со случайностью и закономерностью ненаучно, в частности, потому что оно противоречит принципу парсимонии. Это неверно. Категорию выбора лица, принимающего решения, корректно применять при анализе функционирования кибернетических систем (в том числе, биосистем). Более того, без рассмотрения выбора невозможен полноценный научный анализ проблем, о которых идет речь в этой записке.
• ID — неуклюжая попытка научно доказать существование Бога. Это также неверно. Сущность ID состоит в анализе информации, ассоциированной с конфигурациями материальных систем. По своей природе, ID есть статистическая теория, и, таким образом, ни о каком доказательстве (в строгом смысле слова) бытия Творца речи не идет, хотя, без всякого сомнения, философские выводы из приложений ID к анализу биологических систем говорят сами за себя.

Философский контекст вопросов происхождения жизни

Еще совсем недавно могло показаться, что дарвинизм (а следовательно, и материализм) навсегда закрепил за собой идеологическое первенство в науке. Однако, при ознакомлении с контекстом научных споров о природе вообще и о происхождении жизни в частности, становится очевидным, что диспут между сторонниками идеи о целесообразности мироздания и живой материи, с одной стороны, и приверженцами идеи об отсутствии цели существования окружающего мира, с другой, имеет глубокие корни в истории науки и далек от завершения [Gene 2007]. Информационно-теоретические и кибернетические аспекты проблемы возникновения и поддержания жизни в биосистемах, упомянутые выше, на мой взгляд, не могут быть адекватно решены в рамках неодарвинизма. Для этого требуется тщательный анализ новейших данных биологии и основательная переработка дарвинистской парадигмы.

Если бы не материалистическая идеология, определяющая сегодня взгляды большинства ученых, приведенные нами выводы ID, будучи совершенно естественным и строго научным обобщением экспериментов, разделялись бы всем научным сообществом. Да это и происходит в тех областях науки и техники, где напрямую вопросы происхождения жизни не затрагиваются. Выводы ID с успехом применяются, например, в медицине (диагностике), криминалистике, социологии, не вызывая острого эволюционистского "коленного рефлекса". 

• О дебатах в США по вопросам научности ID и правомерности преподавания идей замысла в государственных образовательных учреждениях см. документальный фильм Бена Штайна "Изгнанные: Интеллект Запрещен", снятый в 2008 г. ("Expelled: No Intelligence Allowed", полностью доступен в YouTube здесь).

Масса, энергия, время и информация

В заключение записки следует сказать несколько слов об интеллекте. Развитие научного знания в течение всего XX века, как мне кажется, подводит науку к тому, чтобы признать, что вопросы передачи и обработки информации не сводятся лишь к проблемам физических взаимодействий (взаимодействий, описываемых в терминах массы/энергии). Ведь информация, содержащаяся в газетной статье — воспользуемся ярким примером Стивена Мейера — не сводится лишь к причудливому расположению пятен типографской краски на волокнах бумаги. Да, мы не знаем, что такое интеллект, но это не должно нас смущать и становиться препятствием научному поиску. Точно также мы не знаем, что на самом деле представляет собой время, масса, энергия, пространство, гравитация. Однако это не значит, что мы не можем оценивать и измерять физические эффекты и делать прогноз в соответствии с внутренней логикой научного метода. Точно так же и интеллект не может быть сведен лишь к массе/энергии (см. формулировку принципа доминирования формализма: Формализм > Физическая Реальность [Abel 2011]). Тем не менее, согласно теории распознавания артефактности, результат информационного воздействия интеллекта на материю, которое выражается в создании тех или иных ее конфигураций, в ряде случаев может быть распознан и замерен.

Замечание для православных читателей

Следует иметь в виду протестантский характер того, что называется движением ID (ID movement). На мой взгляд, необходимо разделять чисто научную и философско-религиозную сторону ID и делать соответствующие поправки при анализе работ теоретиков раcпознавания артефактности и особенно того, что касается мировоззренческих выводов, содержащихся в этих работах.

Литература

 

1. Википедия, Абдукция. 
2. Макс Борн (1963), Физика в жизни моего поколения. М.: Изд-во иностр. лит-ры.
3. Илья Пригожин, Изабелла Стенгерс (1986), Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой, пер. с англ., М., "Прогресс".
4. М.Эйген, П.Шустер (1982), Гиперцикл. Принципы самоорганизации макромолекул, М., "Мир".  
5. Философская энциклопедия, Абдукция, Ин-т философии РАН.
6. David L. Abel (2011), The First Gene: The Birth of Programming, Messaging and Formal Control, LongView Press Academic: Biolog. Res. Div.: New York, NY.
7. David L. Abel (2009),  The Universal Plausibility Metric (UPM) & Principle (UPP). Theoretical Biology and Medical Modelling, 6:27.
8. Douglas Axe (2004), Estimating the Prevalence of Protein Sequences Adopting Functional Enzyme Folds, Journal of Molecular Biology,Volume 341, Issue 5, 27 August 2004, Pages 1295-1315
9. Michael Behe (1994), Darwin's Blackbox: The Biochemical Challenge to Evolution.
10. Michael Behe (2007), The Edge of Evolution: The Search for the Limits of Darwinism.
11. Richard Dawkins (1996), Climbing Mount Improbable.
12. William Dembski (2007), No Free Lunch: Why Specified Complexity Cannot be Purchased without Intelligence, Rowman and Littlefield Publishers. 
13. Durston, K.K., D.K.Y. Chiu, D.L. Abel and J.T. Trevors (2007), Measuring the functional sequence complexity of proteins, Theoretical Biology and Medical Modelling 4:47. [doi:10.1186/1742-4682-4-47]
14. Mike Gene (2007), The Design Matrix: A Consilience of Clues, Arbor Vitae Press.
15. Hazen R.M., Griffen P.I., Carothers J.M., Szostak J.W. (2007) Functional information and the emergence of biocomplexity, PNAS, 104:8574-8581.
16. Stuart Kauffman (1991), Antichaos and Adaptation, Scientific American, August 1991. 
17. David MacKay (2003), Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press.
18. Stuart Kauffman (1993), The Origin of Order, Oxford University Press. 
19. Szostak JW (2003) Functional information: Molecular messages. Nature 2003, 423:689.
20. UncommonDescent.org, ID Foundations.