Почему интеллектуальный агент не всегда является лишней сущностью

Часто приходится слышать упрёк в том, что разумнотворщики вводят в объяснения наблюдений лишнюю сущность, то есть интеллектуального агента. Стандартная объяснительная процедура, с которой нас приучают работать сызмальства, состоит в понимании некоторого "простого" X с последующим сведением "сложного" Y к понятным и простым X. Я ничего не имел бы против такого подхода и в случае ID, если бы не одно важное обстоятельство.

Дело в том, что существует целый класс феноменов, объяснение которых без введения интеллектуального агента проблематично. Это не означает, конечно, что таких объяснений нет, однако к их качеству возникает всё больше претензий со стороны всё большего числа заинтересованных специалистов.

Приведу конкретный пример. Упрощённая картина, приписывающая всё наблюдаемое биологическое разнообразие незатейливой схеме NS+RV, больше не может быть признана удовлетворительной, по замечаниям самих же биологов. К этой схеме возникает всё больше вопросов и у инженеров, специалистов по теории информации и др. Мотивация таких специалистов, их конфессиональный состав и религиозно-философские предпочтения имеют второстепенное значение в том, что касается выдвигаемых ими вполне обоснованных претензий научного плана. Вот несколько примеров таких претензий:

• Биолог Е.Кунин говорит о гигантских скачках вариаций биоформ, приписывая их, правда, всё той же эволюции, но сам факт признания возможности скачкообразных изменений отраден, хотя атрибуция и неверна,
• Выдающийся химик Ф.Скелл задаётся вопросом, нужна ли вообще теория Дарвина биологу в реальной работе,
• Биолог К.Хантер анализирует предсказания синтетической теории эволюции на предмет их соответствия реальности,
• Биолог М.Бихи утверждает, что в реальности эволюция идёт только по пути закрепления деградации биофункции в популяции.

К особому классу феноменов, о которых я упомянул, относится всё, что характеризуется так называемой функциональной сложностью. Функцией называется способность рассматриваемой системы производить определённые действия (например, способность белка вступать в реакцию, способность калькулятора производить вычисления, способность гвоздя забиваться в древесину и т.д.).

Для оценки сложности функции вводится язык описания исследуемой системы S, а также рассматривается отношение числа строк описания S, соответствующих интересующей нас функции, к числу всех возможных строк не более определенной фиксированной длины. Функциональная сложность есть —log₂ этого отношения (подробнее см. здесь).

Порог количества функциональной информации, по превышении которого некоторая система считается сложной, оценивается эмпирически таким образом, что нулевая гипотеза о неинтеллектуальном происхождении системы статистически исключается (согласно методу Р. Фишера статистического тестирования гипотез). Для живых организмов этот порог составляет 140 функциональных бит (следует учитывать, что это не шенноновские биты).

Как выясняется:

1. Живые организмы являются примерами сложно-функциональных систем (точнее, они могут моделироваться такими системами).
2. За исключением 1. все остальные примеры таких систем в обозримой вселенной исчерпываются заведомыми артефактами. Да, конечно, артефакты могут быть сравнительно просты и даже нефункциональны (например, пятно краски на полу, которое по неосторожности оставил маляр), но у нас идёт речь именно о сложных функциональных артефактах (рис.1).
3. Всё остальное наблюдаемое в мире - либо нефункциональное, либо функциональное и простое. Для дотошных математиков: нефункциональное есть функциональное со следовым (или нулевым) количеством функциональной информации.

Рис.1 Жизнь как сложно-функциональный артефакт

 

Появление сложной функции невозможно адекватно описать без привлечения целенаправленной интеллектуальной активности агента. Почему? Потому что неинтеллектуального появления сложной функции не наблюдается.