{"id":4380,"date":"2018-08-16T17:01:37","date_gmt":"2018-08-16T20:01:37","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=4380"},"modified":"2021-10-18T12:52:36","modified_gmt":"2021-10-18T15:52:36","slug":"artigo-de-winston-ewert-demonstra-a-superioridade-do-modelo-do-design","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2018\/08\/16\/artigo-de-winston-ewert-demonstra-a-superioridade-do-modelo-do-design\/","title":{"rendered":"Artigo de Winston Ewert Demonstra a Superioridade do Modelo do Design"},"content":{"rendered":"
\"\"
Marte vermelho: das revolu\u00e7\u00f5es das \u00f3rbitas celestes \u00e0 revolu\u00e7\u00e3o do design.<\/center><\/figcaption><\/figure>\n
\n

Por Cornelius Hunter<\/strong><\/p>\n

Voc\u00ea sabia que Marte est\u00e1 retrocedendo? Nas \u00faltimas semanas e por v\u00e1rias semanas, Marte est\u00e1 em fase de movimento retr\u00f3grado. Se voc\u00ea tra\u00e7ar sua posi\u00e7\u00e3o a cada noite contra as estrelas no fundo, voc\u00ea o ver\u00e1 pausar, inverter a dire\u00e7\u00e3o, pausar novamente e, em seguida, continuar em sua dire\u00e7\u00e3o normal.<\/p>\n

E voc\u00ea sabia ainda que o movimento retr\u00f3grado ajudou a causar uma revolu\u00e7\u00e3o? Dois mil\u00eanios atr\u00e1s, a f\u00edsica aristot\u00e9lica ditava que a Terra estava no centro do universo. O modelo helioc\u00eantrico de Aristarco, que colocou o Sol no centro, caiu em desgra\u00e7a. Mas o que o geocentrismo de Arist\u00f3teles n\u00e3o conseguiu explicar foi o movimento retr\u00f3grado. Se os planetas est\u00e3o girando em torno da Terra, ent\u00e3o por que eles \u00e0s vezes param e invertem a dire\u00e7\u00e3o? Esse problema recaiu sobre Ptolomeu e as li\u00e7\u00f5es aprendidas ainda s\u00e3o importantes hoje em dia.<\/p>\n

Ptolomeu explicou anomalias como o movimento retr\u00f3grado com mecanismos adicionais (ad hocs<\/em>), como os epiciclos, mantendo o movimento circular que, como todos sabiam, deve ser a base de todo movimento no cosmos. Com menos de cem epiciclos, ele foi capaz de modelar e prever com precis\u00e3o os movimentos do cosmos. Mas essa precis\u00e3o teve um custo – um modelo altamente complicado<\/a>.<\/p>\n

Um modelo melhor<\/strong><\/p>\n

Na Idade M\u00e9dia, Guilherme de Occam salientou que as teorias cient\u00edficas deveriam buscar simplicidade ou parcim\u00f4nia. Este pode ter sido um dos fatores que levou Cop\u00e9rnico a ressuscitar o modelo helioc\u00eantrico de Aristarco. Cop\u00e9rnico preservou o movimento circular necess\u00e1rio, mas ao mudar para um modelo centrado no sol, ele conseguiu reduzir bastante o n\u00famero de mecanismos adicionais, como os epiciclos.<\/p>\n

Ambos os modelos de Ptolomeu e Cop\u00e9rnico previram com precis\u00e3o o movimento celestial. Mas Cop\u00e9rnico foi mais parcimonioso. Um modelo melhor foi encontrado.<\/p>\n

Kepler prop\u00f4s elipses e mostrou que o modelo helioc\u00eantrico poderia se tornar ainda mais simples. N\u00e3o foi bem aceito, por\u00e9m, porque, como todos sabiam, os corpos celestes viajam em c\u00edrculos. Qu\u00e3o tolo pensar que eles viajariam por caminhos el\u00edpticos. O pr\u00f3ximo passo em dire\u00e7\u00e3o a uma maior parcim\u00f4nia teria que esperar por nomes como Newton, que mostrou que as elipses de Kepler eram ditadas por sua nova f\u00edsica altamente parcimoniosa. Newton descreveu uma lei gravitacional simples e universal. A for\u00e7a gravitacional de Newton produziria uma acelera\u00e7\u00e3o que poderia manter o movimento orbital no cosmos.<\/p>\n

Acur\u00e1cia e parcim\u00f4nia<\/strong><\/p>\n

O ponto aqui \u00e9 que a acur\u00e1cia de uma teoria cient\u00edfica, por si s\u00f3, significa muito pouco. Deve ser considerada juntamente com parcim\u00f4nia. Esta li\u00e7\u00e3o \u00e9 importante hoje nesta era dos grandes conjuntos de dados. Os analistas sabem que um modelo sempre pode ser mais preciso adicionando mais termos. Mas esses termos adicionais s\u00e3o significativos ou s\u00e3o meramente “epiciclos”? Parece ser bom reduzir o erro de modelagem para zero adicionando termos, mas quando usados \u200b\u200bpara fazer previs\u00f5es futuras, esses modelos t\u00eam um desempenho pior.<\/p>\n

Existe uma penalidade muito real ao adicionar termos e violar a Navalha de Occam, e hoje algoritmos avan\u00e7ados est\u00e3o dispon\u00edveis para estimar o balan\u00e7o entre a acur\u00e1cia e a parcim\u00f4nia do modelo.<\/p>\n

Isso nos leva \u00e0 descend\u00eancia comum, uma teoria popular para modelar as rela\u00e7\u00f5es entre as esp\u00e9cies. Como j\u00e1 discutimos muitas vezes, a descend\u00eancia comum n\u00e3o consegue modelar a esp\u00e9cie e muitos mecanismos adicionais – epiciclos biol\u00f3gicos – s\u00e3o necess\u00e1rios para ajustar os dados.<\/p>\n

E assim como a cosmologia viu uma corrente de modelos cada vez melhores, os modelos biol\u00f3gicos tamb\u00e9m podem melhorar. Nesta semana, um modelo muito importante foi proposto em um novo artigo<\/a>, j\u00e1 mencionado aqui<\/a> por Brian Miller. \u00c9 de autoria de Winston Ewert, na revista BIO-Complexity<\/a>.<\/p>\n

Tr\u00eas tipos de dados<\/strong><\/p>\n

Inspirada em software de computador, a abordagem de Ewert modela as esp\u00e9cies como m\u00f3dulos de compartilhamento que s\u00e3o relacionados por um gr\u00e1fico de depend\u00eancia. Esse modelo \u00fatil na ci\u00eancia da computa\u00e7\u00e3o tamb\u00e9m funciona bem na modelagem da esp\u00e9cie. Para avaliar essa hip\u00f3tese, Ewert usa tr\u00eas tipos de dados e avalia o quanto eles s\u00e3o prov\u00e1veis \u200b\u200b(considerando a parcim\u00f4nia e a acur\u00e1cia do ajuste) usando tr\u00eas modelos.<\/p>\n

Os tr\u00eas tipos de dados de Ewert s\u00e3o: (i) exemplo de software de computador, (ii) dados de esp\u00e9cies simuladas gerados a partir de algoritmos de computador de descend\u00eancia comum\/evolutiva e (iii) dados de esp\u00e9cies reais.<\/p>\n

Os tr\u00eas modelos de Ewert s\u00e3o: (i) um modelo nulo que n\u00e3o implica rela\u00e7\u00f5es entre
\nqualquer esp\u00e9cie, (ii) um modelo de descend\u00eancia evolutiva\/comum e (iii) um modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia.<\/p>\n

Os resultados de Ewert s\u00e3o a Revolu\u00e7\u00e3o Copernicana do momento. Primeiro, para os dados do software de exemplo, n\u00e3o \u00e9 de se surpreender que o modelo nulo tenha um desempenho ruim. O software de computador \u00e9 altamente organizado e h\u00e1 relacionamentos entre diferentes programas de computador e como eles se baseiam em bibliotecas de software fundamentais. Mas, comparando os modelos de descend\u00eancia comum e gr\u00e1fico de depend\u00eancia, este \u00faltimo se ad\u00e9qua muito melhor na modelagem de \u201cesp\u00e9cies\u201d de software. Em outras palavras, o design e desenvolvimento de software de computador \u00e9 muito melhor descrito e modelado por um gr\u00e1fico de depend\u00eancia do que por uma \u00e1rvore de descend\u00eancia comum.<\/p>\n

Em segundo lugar, para os dados de esp\u00e9cies simuladas gerados com um algoritmo de descend\u00eancia comum, n\u00e3o \u00e9 surpreendente que o modelo de descend\u00eancia comum fosse muito superior ao gr\u00e1fico de depend\u00eancia. Isso seria verdade por defini\u00e7\u00e3o e serve para validar a abordagem de Ewert. A descend\u00eancia comum \u00e9 o melhor modelo para os dados gerados por um processo esse processo de ancestralidade comum.<\/p>\n

Terceiro, para os dados das esp\u00e9cies reais, o modelo do gr\u00e1fico de depend\u00eancia \u00e9 astronomicamente superior comparado ao modelo de descend\u00eancia comum.<\/p>\n

Em que isso implica<\/strong><\/p>\n

Deixe-me repetir. Onde ele contava, a descend\u00eancia comum falhou em compara\u00e7\u00e3o com o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia. Os outros tipos de dados serviram como verifica\u00e7\u00f5es \u00fateis, mas para os dados que importavam – os dados reais das esp\u00e9cies biol\u00f3gicas – os resultados n\u00e3o foram amb\u00edguos.<\/p>\n

Ewert acumulou um total de nove bancos de dados gen\u00e9ticos massivos. Em cada um deles, sem exce\u00e7\u00e3o, o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia superou a descend\u00eancia comum.<\/p>\n

Darwin nunca poderia ter sonhado com um teste em escala t\u00e3o massiva. Darwin tamb\u00e9m nunca poderia ter sonhado com a magnitude do fracasso de sua teoria. Porque voc\u00ea v\u00ea, os resultados de Ewert n\u00e3o revelam dois modelos competitivos com um modelo desbancando o outro.<\/p>\n

N\u00e3o estamos falando de algumas diferen\u00e7as de pontos decimais. Para um dos conjuntos de dados (HomoloGene<\/a>), o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia foi superior \u00e0 descend\u00eancia comum por um fator de 10.064. A compara\u00e7\u00e3o dos dois modelos rendeu uma prefer\u00eancia pelo modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia maior que dez mil!<\/p>\n

Dez mil \u00e9 um grande n\u00famero. Mas fica pior, muito pior.<\/p>\n

Ewert usou o modelo de sele\u00e7\u00e3o bayesiano que compara a probabilidade do conjunto de dados a partir de modelos hipot\u00e9ticos. Em outras palavras, dado o modelo (gr\u00e1fico de depend\u00eancia ou descend\u00eancia comum), qual \u00e9 a probabilidade desse conjunto de dados espec\u00edfico? O modelo de sele\u00e7\u00e3o bayesiano compara os dois modelos dividindo essas duas probabilidades condicionais. O chamado fator de Bayes \u00e9 o quociente produzido por essa divis\u00e3o.<\/p>\n

O problema \u00e9 que o modelo de descend\u00eancia comum \u00e9 t\u00e3o incrivelmente inferior ao modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia que o fator Bayes n\u00e3o pode ser digitado. Em outras palavras, a probabilidade do conjunto de dados, a partir do modelo do gr\u00e1fico de depend\u00eancia, \u00e9 muito maior do que a probabilidade do conjunto de dados a partir do modelo de descend\u00eancia comum, de modo que n\u00e3o podemos digitar o quociente de sua divis\u00e3o.<\/p>\n

Em vez disso, Ewert apresenta o logaritmo<\/em> do n\u00famero. Lembre-se de logaritmos? Lembra de como 2 realmente significa 100, 3 significa 1.000 e assim por diante?<\/p>\n

Inacreditavelmente, o valor de 10.064 \u00e9 o logaritmo (com base 2) do quociente! Em outras palavras, a probabilidade dos dados no modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia serem muito maiores do que os dados no modelo de descend\u00eancia comum, precisamos de logaritmos at\u00e9 mesmo para express\u00e1-los. Se voc\u00ea tentou digitar o n\u00famero simples, voc\u00ea teria que digitar um 1 seguido por mais de 3.000 zeros. Essa \u00e9 a propor\u00e7\u00e3o de qu\u00e3o prov\u00e1vel os dados est\u00e3o entre esses dois modelos!<\/p>\n

Usando um valor base de 2 no logaritmo, expressamos o fator Bayes em bits. Portanto, a probabilidade condicional para o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia tem uma vantagem de 10.064 sobre a de descend\u00eancia comum.<\/p>\n

10,064 bits est\u00e1 longe, longe do alcance em que se pode realmente considerar o modelo menor. Veja, por exemplo, na p\u00e1gina da Wiki mesmo<\/a> o fator Bayes, que explica que um fator Bayes de 3,3 bits fornece evid\u00eancia \u201csubstancial\u201d para um modelo, 5,0 bits fornecem \u201cforte\u201d evid\u00eancia e 6,6 bits fornecem evid\u00eancia \u201cdecisiva\u201d.<\/p>\n

Isto \u00e9 rid\u00edculo. Considera-se que 6.6 bits fornecem evid\u00eancia \u201cdecisiva\u201d e, quando o caso do modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia \u00e9 comparado ao caso de ancestralidade comentado acima, obtemos 10.064 bits.<\/p>\n

Mas fica pior<\/strong><\/p>\n

O problema com tudo isso \u00e9 que o fator Bayes de 10.064 bits para o conjunto de dados no HomoloGene \u00e9 o melhor caso para ancestralidade comum. Para os outros oito conjuntos de dados, os fatores de Bayes variam de 40.967<\/strong> a 515.450<\/strong>!<\/p>\n

Em outras palavras, enquanto 6,6 bits seriam considerados para fornecer evid\u00eancia \u201cdecisiva\u201d para o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia, os dados reais biol\u00f3gicos, fornecem fatores Bayes de 10.064<\/strong> at\u00e9 515.450<\/strong>.<\/p>\n

N\u00f3s sabemos h\u00e1 muito tempo que a descend\u00eancia comum fracassou. No novo artigo de Ewert, agora temos resultados quantitativos detalhados que demonstram isso. E Ewert fornece um novo modelo, com um ajuste muito superior aos dados.<\/p>\n

…<\/p>\n

Cornelius Hunter<\/strong>. New Paper by Winston Ewert Demonstrates Superiority of Design Model. 20 de julho de 2018.
\n(Acessar)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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