{"id":4819,"date":"2018-12-09T03:03:38","date_gmt":"2018-12-09T05:03:38","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=4819"},"modified":"2021-10-10T03:51:18","modified_gmt":"2021-10-10T06:51:18","slug":"a-hipotese-do-grafico-de-dependencia-como-ela-e-inferida","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2018\/12\/09\/a-hipotese-do-grafico-de-dependencia-como-ela-e-inferida\/","title":{"rendered":"A Hip\u00f3tese do Gr\u00e1fico de Depend\u00eancia – Como ela \u00e9 Inferida"},"content":{"rendered":"
\"\"
Tree of Life, no Walt Disney World Resort \/\u00a0WC<\/em><\/center><\/figcaption><\/figure>\n
\n

Por Andrew Jones<\/strong> (adapta\u00e7\u00e3o)<\/em><\/p>\n

Como Brian Miller e Cornelius Hunter j\u00e1 observaram, um extraordin\u00e1rio artigo cient\u00edfico acaba de ser publicado por Winston Ewert.\u00a0Escrevendo na revista\u00a0BIO-Complexity<\/i>, Ewert prop\u00f5e que a vida \u00e9 melhor explicada n\u00e3o pela hip\u00f3tese de Darwin de uma \u00e1rvore de ancestralidade, mas por uma hip\u00f3tese moderna inspirada no design de um gr\u00e1fico de depend\u00eancia.\u00a0O modelo do gr\u00e1fico de depend\u00eancia foi\u00a0explicado aqui<\/a>.\u00a0O\u00a0artigo original est\u00e1 aqui<\/a>.<\/p>\n

Eu quero explicar a matem\u00e1tica e a filosofia que nos permitem determinar objetivamente qual modelo tem o poder explicativo superior.<\/p>\n

Da simplicidade \u00e0 probabilidade<\/strong><\/p>\n

Queremos escolher o modelo que explica os dados mais simples.\u00a0<\/span><\/p>\n

O que \u00e9 simplicidade?\u00a0\u00c9 a aus\u00eancia de complexidade, a aus\u00eancia de partes ou a aus\u00eancia de op\u00e7\u00f5es.\u00a0Outra maneira de ver isso \u00e9 que h\u00e1 muito mais maneiras de se fazer um modelo complexo do que um modelo simples.\u00a0Portanto, uma maneira de medir a complexidade de um modelo \u00e9 contar quantas maneiras existem para construir um modelo como este.\u00a0Ent\u00e3o, assumindo que n\u00e3o sabemos os detalhes de como os processos naturais gerariam o padr\u00e3o espec\u00edfico (ou como um agente inteligente o escolheria), assumimos que cada padr\u00e3o em particular tem a mesma probabilidade de ser gerado (ou escolhido).\u00a0Em outras palavras, a probabilidade de qualquer modelo em particular \u00e9 o inverso do n\u00famero de modelos semelhantes.\u00a0Em geral, modelos simples apresentam menor n\u00famero de possibilidades e s\u00e3o intuitivamente considerados mais prov\u00e1veis.\u00a0Por outro lado, modelos complexos apresentam n\u00famero de possibilidades muito maior,\u00a0e, portanto, s\u00e3o considerados menos prov\u00e1veis.\u00a0Ainda uma outra maneira de olhar para isso \u00e9 que a complexidade \u00e9 um custo que queremos evitar: modelos simples s\u00e3o\u00a0parcimoniosos<\/strong>.<\/p>\n

Essa correspond\u00eancia entre complexidade e improbabilidade \u00e9 muito \u00fatil, e podemos usar os dois conceitos de forma intercambi\u00e1vel para ajudar a organizar nosso pensamento.\u00a0E se voc\u00ea tiver v\u00e1rios modelos complexos, mas semelhantes, que explicam bem os dados?\u00a0Voc\u00ea agrupa-os em um modelo mais prov\u00e1vel, que \u00e9 um\u00a0modelo mais simples com menos elementos espec\u00edficos (ad hocs<\/em>).<\/p>\n

No Modelo Bayesiano, o melhor modelo \u00e9 aquele que torna os dados mais prov\u00e1veis.\u00a0N\u00e3o faz sentido ter um modelo simples se ele n\u00e3o explicar os dados.\u00a0Da mesma forma, n\u00e3o faz sentido ter um modelo mais complexo do que os dados que ele precisa explicar.\u00a0Isso seria um\u00a0sobreajuste<\/a>.\u00a0A complexidade geral \u00e9 a probabilidade do modelo ser combinado com a probabilidade dos dados de um certo modelo.\u00a0No artigo de Ewert, existem dois modelos abrangentes que queremos distinguir: a \u00e1rvore de ancestralidade<\/strong> e o gr\u00e1fico de depend\u00eancia<\/strong>, mas h\u00e1 uma mir\u00edade de poss\u00edveis submodelos, cada um contribuindo para a probabilidade geral do modelo abrangente.<\/p>\n

Valores m\u00e9dios e Priores Bayesianos<\/strong><\/p>\n

Infelizmente, ambos os modelos (a \u00e1rvore da vida<\/strong>\u00a0e o gr\u00e1fico de depend\u00eancia<\/strong>) s\u00e3o extremamente complexos, com um n\u00famero muito grande de par\u00e2metros ajust\u00e1veis.\u00a0Isso pode parecer tornar a quest\u00e3o indecid\u00edvel: muitas vezes argumentamos que a \u00e1rvore da vida \u00e9 um ajuste terr\u00edvel para os dados, exigindo numerosos \u201cepiciclos\u201d ad-hoc para fazer os dados se encaixarem (veja mais sobre isso<\/a>).\u00a0Podemos argumentar ainda que um gr\u00e1fico de depend\u00eancia espec\u00edfico \u00e9 mais adequado aos dados.\u00a0Mas um defensor da ancestralidade comum pode responder razoavelmente que nossa teoria tamb\u00e9m n\u00e3o \u00e9 parcimoniosa;\u00a0se voc\u00ea adicionar m\u00f3dulos suficientes, voc\u00ea poderia explicar literalmente qualquer coisa, at\u00e9 mesmo dados aleat\u00f3rios.\u00a0Parece que decidir entre os dois modelos nunca poderia ser uma decis\u00e3o racional;\u00a0parece que sempre envolver\u00e1 muita intui\u00e7\u00e3o ou at\u00e9 mesmo f\u00e9.\u00a0Felizmente, no entanto, existem maneiras de domar a complexidade o suficiente para obter respostas objetivas e significativas.<\/p>\n

A principal estrat\u00e9gia para lidar com a complexidade \u00e9 somar (ou integra\u00e7\u00e3o matem\u00e1tica) totalmente as possibilidades.\u00a0Ewert lida com muitos dos par\u00e2metros por integra\u00e7\u00e3o: estes incluem a probabilidade de borda\u00a0b<\/i>\u00a0(a conectividade<\/em> esperada) dos n\u00f3s e as diferentes propens\u00f5es para adicionar \u03b1 ou perder \u03bb\u00a0<\/span><\/sub>genes em cada um dos\u00a0n<\/i>\u00a0n\u00f3s.\u00a0Isso pode parecer estranho, mas \u00e9 um racioc\u00ednio probabil\u00edstico padr\u00e3o.\u00a0Se a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade de Y (por exemplo, o n\u00famero real de perdas gen\u00e9ticas) depende de X (por exemplo, \u03bb), mas voc\u00ea n\u00e3o sabe X, ainda \u00e9 poss\u00edvel calcular a probabilidade de Y\u00a0se\u00a0<\/i>voc\u00ea tem a distribui\u00e7\u00e3o de probabilidade de X. Em muitos casos, nem sabemos qual seria a verdadeira distribui\u00e7\u00e3o de X.\u00a0Em tais casos, Ewert assume que toda possibilidade tem uma probabilidade igual (uma distribui\u00e7\u00e3o plana), porque isso deve introduzir o m\u00ednimo de vi\u00e9s.\u00a0Isso tamb\u00e9m pode parecer estranho, mas \u00e9 bastante comum no racioc\u00ednio bayesiano<\/em>.\u00a0Embora a distribui\u00e7\u00e3o pr\u00e9via de X seja tecnicamente uma\u00a0escolha<\/i>, e sim que essa escolha tenha alguma influ\u00eancia no resultado, a maneira como o racioc\u00ednio Bayesiano funciona \u00e9 que quanto mais dados voc\u00ea adiciona, menor \u00e9 a influ\u00eancia nos resultados.\u00a0O importante \u00e9 escolher um valor que n\u00e3o seja\u00a0tendencioso<\/i>; que permita que os dados falem.\u00a0O racioc\u00ednio bayesiano<\/em> \u00e9 importante na medida em que nos d\u00e1 alguma esperan\u00e7a de escapar da tirania do vi\u00e9s da confirma\u00e7\u00e3o e dos pressupostos dogm\u00e1ticos.<\/p>\n

A ideia \u00e9 que queremos ter certeza de que as muitas coisas que n\u00e3o sabemos n\u00e3o nos impedem de fazer infer\u00eancias razo\u00e1veis \u200b\u200busando o que sabemos.<\/p>\n

Calcular limites<\/strong><\/p>\n

Embora algumas das vari\u00e1veis \u200b\u200bpossam ser integradas matematicamente, outras n\u00e3o podem.\u00a0Este \u00e9 um problema para ambos os modelos, uma vez que (em teoria) devemos somar todas as probabilidades de todas as poss\u00edveis atribui\u00e7\u00f5es de genes para n\u00f3s<\/strong> e dele\u00e7\u00f5es de n\u00f3s<\/strong>.\u00a0Mas \u00e9 um problema espec\u00edfico para o gr\u00e1fico de depend\u00eancia: h\u00e1 diferentes n\u00fameros poss\u00edveis de n\u00f3s<\/strong> no gr\u00e1fico de depend\u00eancia e uma mir\u00edade de maneiras poss\u00edveis de conectar cada n\u00famero de n\u00f3s<\/strong>.\u00a0Para obter uma probabilidade precisa para o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia abrangente, precisar\u00edamos somar cada uma dessas configura\u00e7\u00f5es poss\u00edveis.\u00a0Na pr\u00e1tica, essas somas s\u00e3o imposs\u00edveis de fazer;\u00a0h\u00e1 muitos demais.\u00a0<\/span><\/p>\n

No entanto, mesmo quando n\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel calcular uma probabilidade precisa, muitas vezes \u00e9 poss\u00edvel calcular\u00a0limites<\/i><\/strong>.\u00a0Esta \u00e9 uma maneira antiga de provar as coisas sem fazer c\u00e1lculos dif\u00edceis, especialmente em matem\u00e1tica.\u00a0<\/span><\/p>\n

Qual \u00e9 a probabilidade de um bule de ch\u00e1 se unir em \u00e1tomos em \u00f3rbita ao redor do sol?\u00a0Ningu\u00e9m sabe.\u00a0Mas, por exemplo, voc\u00ea poderia dizer que \u00e9 pelo menos t\u00e3o improv\u00e1vel quanto uma cole\u00e7\u00e3o de 100g de \u00e1tomos que supera a entropia termodin\u00e2mica.\u00a0Este \u00e9 um limite superior na probabilidade, e \u00e9 algo que voc\u00ea\u00a0poderia<\/i>\u00a0calcular com bastante facilidade (e, como se v\u00ea, \u00e9 extremamente improv\u00e1vel; efetivamente imposs\u00edvel).<\/p>\n

Para mostrar que o grafo de depend\u00eancia \u00e9 uma explica\u00e7\u00e3o melhor, Ewert estima um\u00a0limite\u00a0superior<\/i>\u00a0na probabilidade dos dados pela hip\u00f3tese de \u00e1rvore ancestral, e calcula um\u00a0limite\u00a0inferior<\/i>\u00a0na probabilidade dos dados dados a hip\u00f3tese do gr\u00e1fico de depend\u00eancia, e ent\u00e3o veja a diferen\u00e7a.<\/p>\n

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Complexidade do gr\u00e1fico<\/strong><\/p>\n

O modelo de \u00e1rvore tem uma grande vantagem, pois \u00e9 mais simples que o modelo de gr\u00e1fico de depend\u00eancia.\u00a0Se houver esp\u00e9cies S, o modelo de \u00e1rvore possui esp\u00e9cies ancestrais (S-1).\u00a0Em contraste, o gr\u00e1fico de depend\u00eancia pode ter at\u00e9 N\u00a0max<\/sub>\u00a0= (2\u00a0S<\/sup>\u00a0-1-s) m\u00f3dulos opcionais.\u00a0\u00c0 medida que S aumenta, essa diferen\u00e7a cresce exponencialmente.\u00a0Por exemplo, onde existem apenas 4 esp\u00e9cies (como nas figuras abaixo), s\u00e3o at\u00e9 3 esp\u00e9cies ancestrais, mas at\u00e9 11 m\u00f3dulos. J\u00e1 onde existem 10 esp\u00e9cies, s\u00e3o 9 esp\u00e9cies ancestrais, mas at\u00e9 1013 m\u00f3dulos poss\u00edveis!\u00a0Isso \u00e9 muita complexidade extra.<\/p>\n

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\u00c1rvore versus Depend\u00eancia<\/center><\/figcaption><\/figure>\n

Em segundo lugar, as conex\u00f5es adicionam complexidade.\u00a0Uma \u00e1rvore de N n\u00f3s<\/strong> tem exatamente (N-1) conex\u00f5es, mas um gr\u00e1fico de depend\u00eancia de N n\u00f3s<\/strong> pode ter at\u00e9 N\u00d7(N-1)\/2 conex\u00f5es poss\u00edveis.\u00a0Cada uma dessas conex\u00f5es pode existir ou n\u00e3o, dando um grande n\u00famero de possibilidades.\u00a0<\/span>A probabilidade de qualquer combina\u00e7\u00e3o particular de conex\u00f5es \u00e9 muito pequena, o que se traduz em uma probabilidade muito pequena para qualquer gr\u00e1fico particular.<\/p>\n

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\u00c1rvore (simples) versus Depend\u00eancia (complexo)<\/center><\/figcaption><\/figure>\n

Este<\/span><\/em>\u00a0gr\u00e1fico de depend\u00eancia n\u00e3o \u00e9 real;\u00a0\u00e9 apenas minha impress\u00e3o art\u00edstica para mostrar o aumento potencial em complexidade.<\/em><\/p>\n

Para o modelo de \u00e1rvore, Ewert sup\u00f5e que os bi\u00f3logos fizeram um bom trabalho sob as restri\u00e7\u00f5es de seu modelo e j\u00e1 encontraram um bom ajuste de qualidade, ent\u00e3o ele pega a \u00e1rvore ancestral hipot\u00e9tica desenvolvida por bi\u00f3logos especialistas encontrados no\u00a0NCBI<\/a>.\u00a0Como estamos calculando limites, n\u00e3o probabilidades precisas, e porque a \u00e1rvore \u00e9 muito mais simples, o c\u00e1lculo pode ser simplificado dando \u00e0 \u00e1rvore uma probabilidade condicional de 1 (em palavras: se a hip\u00f3tese da \u00e1rvore for verdadeira, ent\u00e3o essa \u00e1rvore \u00e9 a \u00e1rvore correta).\u00a0Em contraste, todo grafo de depend\u00eancia \u00e9 tratado como altamente improv\u00e1vel;\u00a0h\u00e1 uma grande penalidade apenas por ser um gr\u00e1fico de depend\u00eancia.\u00a0<\/span><\/p>\n

Se tudo fosse igual, seria muito mais parcimonioso escolher a \u00e1rvore ao inv\u00e9s do gr\u00e1fico de depend\u00eancia.\u00a0Ent\u00e3o, por que algu\u00e9m optaria pelo gr\u00e1fico de depend\u00eancia?\u00a0Por causa dos dados.<\/p>\n

Complexidade dos dados dado o gr\u00e1fico<\/strong><\/p>\n

Os dois modelos recebem os mesmos dados para explicar.\u00a0Os dados que Ewert escolheu foram a distribui\u00e7\u00e3o de fam\u00edlias de genes em esp\u00e9cies.\u00a0Essas fam\u00edlias de genes tamb\u00e9m foram tiradas de categorias e dados criados por bi\u00f3logos especialistas, encontrados em nove bancos de dados p\u00fablicos diferentes.<\/p>\n

O algoritmo de Ewert ent\u00e3o atribui essas fam\u00edlias de genes a esp\u00e9cies ancestrais na \u00e1rvore, ou m\u00f3dulos no gr\u00e1fico de depend\u00eancia, para otimizar a probabilidade de cada um.\u00a0Ewert segue a hip\u00f3tese de parcim\u00f4nia baseada na\u00a0Lei de Dollo<\/a>, o que significa que cada fam\u00edlia de genes aparece apenas uma vez na hist\u00f3ria da vida, ou em n\u00e3o mais do que um m\u00f3dulo projetado.\u00a0<\/span><\/p>\n

O algoritmo inicialmente atribui cada fam\u00edlia de genes ao suposto ancestral comum (de acordo com a hip\u00f3tese da \u00e1rvore) e, em seguida, tenta melhorar isso.\u00a0A \u00e1rvore e essas atribui\u00e7\u00f5es de genes tamb\u00e9m s\u00e3o usadas como um primeiro palpite para o gr\u00e1fico de depend\u00eancia.\u00a0Por padr\u00e3o, os n\u00f3s<\/strong> obt\u00eam todos os genes dos n\u00f3s<\/strong> superiores aos quais est\u00e3o conectados.\u00a0No caso da \u00e1rvore, isso significa que esp\u00e9cies descendentes herdam<\/strong> genes de esp\u00e9cies ancestrais.\u00a0No caso do gr\u00e1fico de depend\u00eancia, isso significa que os m\u00f3dulos importam genes de suas\u00a0depend\u00eancias<\/i>.\u00a0Para ajustar o gr\u00e1fico, alguns genes podem precisar ser exclu\u00eddos uma vez ou muitas vezes dos n\u00f3s<\/strong> inferiores\u00b9.<\/p>\n

Nota do tradutor \u00b9:<\/strong>\u00a0h\u00e1 um texto abordando isso neste portal:\u00a0Um Padr\u00e3o Suspeito de Dele\u00e7\u00f5es<\/a>.<\/p>\n

Ewert sup\u00f5e que h\u00e1 uma certa probabilidade de adicionar um gene a cada n\u00f3<\/strong>, mas como n\u00e3o sabemos o qual \u00e9, ele calcula a m\u00e9dia de todas as probabilidades poss\u00edveis.\u00a0A f\u00f3rmula tamb\u00e9m \u00e9 dada na equa\u00e7\u00e3o 4<\/strong> do artigo.\u00a0Ele tamb\u00e9m assume que as dele\u00e7\u00f5es g\u00eanicas acontecem com uma certa probabilidade em cada n\u00f3<\/strong>, mas, como n\u00e3o sabemos qual \u00e9 a probabilidade, ele calcula a m\u00e9dia de todas as probabilidades poss\u00edveis.\u00a0A f\u00f3rmula tamb\u00e9m \u00e9 dada na equa\u00e7\u00e3o 6<\/strong> do artigo.\u00a0O efeito \u00e9 que a primeira adi\u00e7\u00e3o\/exclus\u00e3o custa uma penalidade que depende do n\u00famero de genes e, em seguida, as adi\u00e7\u00f5es\/exclus\u00f5es subsequentes\u00a0custam um pouco menos e assim por diante.\u00a0A consequ\u00eancia \u00e9 que pode ser mais prov\u00e1vel adicionar um gene mais acima na \u00e1rvore\/gr\u00e1fico ou apag\u00e1-lo mais abaixo no gr\u00e1fico, mesmo que isso signifique exclu\u00ed-lo mais vezes.\u00a0Portanto, h\u00e1 tamb\u00e9m um algoritmo que tenta mover atribui\u00e7\u00f5es de fam\u00edlias de genes para cima da \u00e1rvore ou gr\u00e1fico, e\/ou exclus\u00f5es na \u00e1rvore ou gr\u00e1fico, se isso daria uma probabilidade melhor.\u00a0No caso dos gr\u00e1ficos de depend\u00eancia, o algoritmo tamb\u00e9m cria ou remove m\u00f3dulos inteiros onde isso daria melhores probabilidades.\u00a0Este \u00faltimo algoritmo \u00e9 o que permite a descoberta de gr\u00e1ficos de depend\u00eancia que s\u00e3o radicalmente diferentes de uma \u00e1rvore<\/strong>.<\/p>\n

Considere esses dois conjuntos imagin\u00e1rios de dados.\u00a0Cada linha ou cor \u00e9 uma fam\u00edlia de genes e cada coluna \u00e9 uma esp\u00e9cie.\u00a0Um c\u00edrculo preenchido indica que essa esp\u00e9cie tem um representante dessa fam\u00edlia gen\u00e9tica em seu genoma.<\/p>\n

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Dois conjuntos de dados de genomas: os dois ser\u00e3o ajustados aos dois modelos.<\/center><\/figcaption><\/figure>\n

O primeiro conjunto de dados (\u00e0 esquerda acima) se ajusta perfeitamente a uma \u00e1rvore (abaixo \u00e0 esquerda).\u00a0O gr\u00e1fico de depend\u00eancia ideal (abaixo \u00e0 direita) parece id\u00eantico \u00e0 \u00e1rvore, mas devido \u00e0s penalidades extras por ser um gr\u00e1fico de depend\u00eancia, ele perde: a melhor explica\u00e7\u00e3o para esses dados \u00e9 uma \u00e1rvore.<\/p>\n

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Compara\u00e7\u00e3o do primeiro conjunto de dados: tanto \u00e1rvore quanto depend\u00eancia performam o mesmo padr\u00e3o, a vantagem vai para o modelo mais simples: \u00e1rvore (esquerda).<\/center><\/figcaption><\/figure>\n

Para o segundo conjunto de dados, ainda podemos encaixar uma \u00e1rvore (abaixo \u00e0 esquerda), mas \u00e9 uma bagun\u00e7a.\u00a0Temos que deletar genes tantas vezes para que se encaixe que a hip\u00f3tese se torna bastante improv\u00e1vel.\u00a0Em contraste, o algoritmo de localiza\u00e7\u00e3o do gr\u00e1fico de depend\u00eancia encontra um conjunto de m\u00f3dulos sem exclus\u00f5es.\u00a0Como resultado, o gr\u00e1fico de depend\u00eancia (abaixo \u00e0 direita) ganha para esse conjunto de dados.\u00a0Na pr\u00e1tica, com dados mais complicados, o melhor gr\u00e1fico de depend\u00eancia tamb\u00e9m pode envolver algumas exclus\u00f5es.\u00a0(S\u00f3 porque um m\u00f3dulo \u00e9 importado n\u00e3o significa necessariamente que tudo nele \u00e9 usado, e tamb\u00e9m \u00e9 poss\u00edvel que uma esp\u00e9cie projetada tenha perdido genes que j\u00e1 teve).<\/p>\n

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O segundo conjunto de dados, muito comum em genomas reais, d\u00e1 vantagem esmagadora ao modelo de depend\u00eancia (direita).<\/center><\/figcaption><\/figure>\n

O m\u00e9todo n\u00e3o precisa encontrar\u00a0o<\/i>\u00a0melhor gr\u00e1fico de depend\u00eancia, porque sabemos que o melhor gr\u00e1fico de depend\u00eancia \u00e9 pelo menos t\u00e3o bom quanto o melhor que encontramos e, portanto, o gr\u00e1fico de depend\u00eancia \u00e9 pelo menos muito melhor do que a hip\u00f3tese da \u00e1rvore\u00b2.<\/p>\n

Nota do tradutor \u00b2:<\/strong>\u00a0Creio que um modelo ainda diferente corresponda a vida, uma sobreposi\u00e7\u00e3o de \u00e1rvores que pode ser conclu\u00edda da interpreta\u00e7\u00e3o de As \u00c1rvores Informacionais da Vida<\/a> .<\/p>\n

Aplicando o M\u00e9todo<\/strong><\/p>\n

\u00c9 assim que o m\u00e9todo de sele\u00e7\u00e3o de modelos funciona em princ\u00edpio.\u00a0No artigo, voc\u00ea pode ver que Ewert testou o m\u00e9todo gerando gr\u00e1ficos a partir de software real, de v\u00e1rias simula\u00e7\u00f5es evolutivas e de dados aleat\u00f3rios (uma hip\u00f3tese nula onde os genes de cada esp\u00e9cie foram sorteados aleatoriamente de um \u00fanico conjunto comum).\u00a0Ele descobre que identifica corretamente as \u00e1rvores a partir de processos evolutivos (embora a evolu\u00e7\u00e3o simulada) e identifica corretamente os gr\u00e1ficos de depend\u00eancia do software compilado e identifica corretamente os dados aleat\u00f3rios tamb\u00e9m.\u00a0<\/span><\/p>\n

A coisa realmente excitante \u00e9 o que acontece quando ele olha para\u00a0dados\u00a0biol\u00f3gicos<\/i>.\u00a0Por mais diferente que a biologia possa ser do software, o estranho resultado \u00e9 que a grande figura da biologia parece ser\u00a0objetivamente<\/i>\u00a0muito mais semelhante ao software do que \u00e0 evolu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Um \u00faltimo coment\u00e1rio<\/strong><\/p>\n

Finalmente, uma raz\u00e3o pela qual eu amo este artigo \u00e9 que ajuda a explicar por que a \u00e1rvore da vida de Darwin foi aceita por muitas pessoas racionais \u200b\u200bat\u00e9 agora.\u00a0A raz\u00e3o \u00e9: quando n\u00e3o h\u00e1 muitos dados, o modelo mais simples ganha por padr\u00e3o.\u00a0Mas agora que temos mais dados biol\u00f3gicos do que nunca, e agora que nossa pr\u00f3pria compreens\u00e3o de design\/engenharia\/tecnologia aumentou de maneiras que ningu\u00e9m nunca poderia ter imaginado, podemos come\u00e7ar a ver que um modelo um pouco mais complexo pode ser uma explica\u00e7\u00e3o muito mais poderosa.<\/p>\n

 <\/p>\n

\n

Original:<\/strong>\u00a0Andrew Jones. The Dependency Graph Hypothesis \u2014 How It Is Inferred.<\/a> July 23, 2018.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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