- Автор: Giuseppe Puccio, оригинальная статья здесь. Перевод и редактура мои — ЕС.
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.
Цель статьи
Целью этой статьи является детальный ответ на несколько связанных друг с другом популярных аргументов против распознавания дизайна: a) теория ID содержит логическую ошибку техасского стрелка (когда мишень рисуется после выстрела так, чтобы яблочко совпадало с пулевым отверстием); б) возражение о том, что поскольку биофункция имеет уровни, рассуждения о дизайне функции неверны; в) возражение о возможных альтернативных целевых состояниях, а также о том, что так как просмотр всего пространства состояний не требуется, вероятность нахождения функции эволюционным путём не является неприемлемо малой и не выходит за рамки статистического правдоподобия.
Все эти вопросы связаны с проблемой корректности выводов о дизайне биологической функции. Рассмотрим их по порядку. Для удобства и большей читабельности я разобью статью на четыре записки. Это первая из четырёх.
Что такое ошибка техасского стрелка и почему распознавание дизайна свободно от этой ошибки
RationalWiki о логической ошибке техасского стрелка (ОТС) сообщает следующее*:
Название этой логической ошибки происходит от хрестоматийной истории о жителе Техаса, который тренировался в стрельбе из ружья у себя в огороде. Он стрелял по сараю, а затем рисовал мишень на стене вокруг отверстия от пули, так что пулевое отверстие получалось в "яблочке". После такой стрельбы он хвастался соседям, какой он меткий стрелок. Хотя стрелял он вслепую, его действия создавали впечатление, как-будто случайный выстрел без прицеливания не был случаен, но являлся результатом его мастерства. При обычной стрельбе "яблоко" мишени, или целевая область, достаточно мало и попадание в него без прицеливания – весьма маловероятное событие. Напротив, в случае, когда целевая область определяется после события, любой исход можно предподнести как чрезвычайно маловероятный.
*Похожую историю мне поведал один мой читатель. Когда он после университета попал в армию на сборы, старшина задал им вопрос: – Вот вы тут все образованные, – говорит, – Тогда объясните мне, почему фотон от далёкой звезды попадает мне прямо в глаз? Прим. перев.
В живых организмах есть множество таких "мишеней", то есть биологических структур, например, белков, которые выглядят как продукты целенаправленного дизайна. Попытаемся разобраться с вопросом происхождения таких структур.
В ID, как хорошо известно, в качестве меры вероятности определенного события используется функциональная информация. Общая идея выражена в рассуждениях Уильяма Пейли о часах, найденных в поле, о которых мы заключаем, что они были кем-то созданы: большие количества специфической функциональной информации в некотором наблюдаемом объекте являются весьма надёжным маркером дизайна.
Однако для того, чтобы оценивать количество функциональной информации, мы прежде должны определить, что такое функция. Наблюдатель волен определять функцию, как угодно, но мера функциональной информации будет зависеть от введённой функции. Основная идея предлагаемого метода распознавания дизайна состоит в следующем: 1. Имеется объект изучения (некоторая система), происхождение которого нам интересно; 2. Для этого объекта вводится определение функции; 2. В изучаемом объекте наблюдается функция в количестве, превышающем определённое пороговое значение для этой системы. В этом случае мы можем уверенно утверждать о том, что наш объект представляет собой дизайн.
Частым возражением является утверждение о том, что определяя функцию после того, как мы наблюдаем сам объект, мы совершаем ошибку техасского стрелка. Я покажу, что это не так, на примере, потому что на примерах суть всегда видна яснее, чем в абстрактных рассуждениях.
Итак, в нашем примере есть стрелок, стена – цель, и сами выстрелы. Мы являемся наблюдателями.
Мы ничего не знаем о стрелке, но нам известно, что идёт стрельба.
Наша задача – определить, является ли стрельба: 1. случайной (это наша нулевая гипотеза) или 2. целенаправленной (это наша альтернативная гипотеза дизайна).
Мы будем говорить о гипотезе дизайна как о гипотезе прицеливания, чтобы лишний раз не раздражать наших читателей неодарвинистов. Однако, понятно, что прицеливание представляет собой форму дизайна (представление о цели в сознании, выраженное в материальной системе).
Сейчас мы обсудим три возможных сценария.
Сценарий 1. Отсутствие логической ошибки
В этом сценарии мы имеем возможность посмотреть на стену до выстрела. Мы видим, допустим, 100 целей, нанесённых на стену в случайно выбранных различных местах. Предположим, что площадь стены намного превосходит суммарную площадь целей. Предполагаем также, что площадь пулевого отверстия во много раз меньше площади цели.
Мы наблюдаем 100 выстрелов. Подходим к стене и видим, что каждая цель поражена в яблочко. Без всяких проблем мы заключаем, что стрелок, кем бы он ни был, целился.
Этот очевидный сценарий нам не слишком интересен, за исключением того обстоятельства, что это хороший пример априорного определения функции (априорная спецификация). Даже самые строгие наши оппоненты, уверен, согласятся с нашим выводом о прицеливании в этом случае.
Сценарий 2. Ошибка техасского стрелка
Предположения и исходное состояние как в Сценарии 1. В отличие от Сценария 1 мы не имеем возможности осмотреть стену до выстрелов. Априорная спецификация отсутствует.
После стрельбы подходим к стене и обрисовываем каждое пулевое отверстие мишенью так, чтобы отверстие находилось в центре мишени. Затем делаем вывод о прицеливании.
Разумеется, это именно тот случай, что называется ошибкой стрелка: имеется апостериорное определение функции, причём само определение функции подогнано под информацию о координатах пулевых отверстий, полученную из наблюдений. Мы ещё вернемся к этому обстоятельству ниже.
Итак, Сценарий 2, как и Сценарий 1, нам не интересен: ложность заключения о дизайне явна и не требует пояснений.
Сценарий 3. Отсутствие логической ошибки
Предположения и исходное состояние как в предыдущих сценариях. И снова, как в Сценарии 2, мы не можем взглянуть на стену до выстрелов. Как и Сценарий 2, это случай отсутствия априорной спецификации.
После выстрелов мы подходим к стене. На сей раз, однако, мы ничего не рисуем на ней.
Мы видим, что стена сделана из маленьких кирпичиков. Почти все кирпичики коричневого цвета, но есть малое число кирпичиков, выкрашенных в зелёный цвет и разбросанных по всей площади стены случайным образом. Мы также обнаруживаем, что из всех кирпичей пули попадали только в зелёные: по одной пуле на каждый зелёный кирпич. И только после этого мы делаем заключение о прицельной стрельбе.
Разумеется, в этом случае никакой логической ошибки нет и заключение верно. И тем не менее, мы используем апостериорное определение функции: стрельба велась по зелёным кирпичикам. В чём же отличие от Сценария 2?
Отличие состоит в том, что существование зелёных кирпичиков не нами определяется и не мы их нарисовали, это объективное свойство стены, которую мы наблюдаем. И даже если имеется нечто наблюдаемое пост-фактум и мы применяем наши наблюдения для апостериорного распознавания функции, при определении самой функции мы не используем информацию о расположении зелёных кирпичиков. Функция определяется объективно из информации об исходе стрельбы и корреляции исходов стрельбы с расположением зелёных кирпичей. Другими словами, мы не утверждаем, что стрелок целился в точку первого выстрела, второго, третьего и так далее. Мы лишь распознаём, что стрелок целился в зелёные кирпичи, то есть привлекаем объективное свойство стены.
Скажем иначе (а я часто использую это выражение, потому что знаю, что эти простые и ясные рассуждения встретят сильное сопротивление в головах наших друзей неодарвинистов): мы не "рисуем" функцию, мы её лишь распознаём по наблюдениям и используем это распознавание для того, чтобы дать её формальное определение.
Третий сценарий является хорошей моделью распознавания дизайна в теории ID. Именно так мы распознаём дизайн белков, например. Поэтому сама методология ID не содержит в себе ошибки стрелка.
В виду важности предыдущих рассуждений, давайте их сделаем более ощутимыми в цифрах. Предположим, что:- всего в стене 10000 кирпичей;
- имеется 100 зелёных кирпичей, случайно распределённых по стене;
- каждый зелёный кирпич имеет одно попадание.
Таким образом, в нашей системе наблюдатель получает –log210-200 ≈ 664 функциональных бита. Это примерно соответствует белку TRIM62, который я обсуждал в предыдущей статье о консервативной системе убиквитина, с положительным скачком в 681 функциональных бит при переходе от беспозвоночных к позвоночным, после которого значение функциональной информации остаётся столь же высоким для всех позвоночных вплоть до человека.
Теперь я задам своим читателям неодарвинистам один простой вопрос: в примере с консервативной функцией, соответствующей информационному скачку в 681 бит, вы признаёте дизайн или нет? Спрошу ещё раз и погромче, потому что это важно: вы согласны с выводом о дизайне в вышеприведённом примере?
Потому что если вы всё ещё думаете, что случай с белком TRIM62 подпадает под ошибку стрелка и что такой скачок мог быть результатом эволюции, что этот скачок вполне удовлетворительно можно объяснить, используя предположение о случайной стрельбе, то можете дальше не читать и покинуть аудиторию. Вы можете больше не обсуждать ID, по крайней мере, со мной. А я продолжу обсуждение этого вопроса с более разумными людьми, с теми, кто остался.
Итак, повторим ещё раз то, что мы говорили об апостериорном определении функции применительно к наблюдению функции в биологических системах:
- Апостериорное определение функции, в котором функция "рисуется" с использованием информации о специфических деталях наблюдений, не является корректным, так как содержит в себе ошибку стрелка.
- Напротив, апостериорное определение функции, которое включает лишь распознавание на основе наблюдений объективно существующих свойств системы и не использует никакой специфической информации о конкретной реализации для "подгонки" функции под них, является корректным и не содержит ошибки стрелка.
No comments:
Post a Comment