{"id":5188,"date":"2019-02-03T02:48:38","date_gmt":"2019-02-03T04:48:38","guid":{"rendered":"http:\/\/tdibrasil.org\/?p=5188"},"modified":"2021-10-10T12:13:21","modified_gmt":"2021-10-10T15:13:21","slug":"informatica-evolucionaria-marks-dembski-e-ewert-demonstram-os-limites-do-darwinismo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tdibrasil.org\/index.php\/2019\/02\/03\/informatica-evolucionaria-marks-dembski-e-ewert-demonstram-os-limites-do-darwinismo\/","title":{"rendered":"Inform\u00e1tica Evolucion\u00e1ria: Marks, Dembski e Ewert Demonstram os Limites do Darwinismo"},"content":{"rendered":"
\"\"
Conjunto de Mandelbrot: zn+1<\/sub>\u00a0= zn<\/sub>\u00b2 + c\u00a0\/ \u00a9<\/center><\/figcaption><\/figure>\n
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Por\u00a0Brian Miller<\/strong><\/p>\n

No debate da evolu\u00e7\u00e3o, uma quest\u00e3o fundamental \u00e9 a capacidade da sele\u00e7\u00e3o natural de produzir inova\u00e7\u00f5es complexas.\u00a0Em um\u00a0artigo anterior<\/a>, expliquei com base nas teorias de engenharia da inova\u00e7\u00e3o porque as mudan\u00e7as de pequena escala que impulsionam a microevolu\u00e7\u00e3o n\u00e3o devem ser capazes de se acumular para gerar as mudan\u00e7as de grande escala necess\u00e1rias para a macroevolu\u00e7\u00e3o.\u00a0Essa observa\u00e7\u00e3o corresponde perfeitamente \u00e0 pesquisa em biologia do desenvolvimento e ao padr\u00e3o do registro f\u00f3ssil.\u00a0No entanto, as limita\u00e7\u00f5es da evolu\u00e7\u00e3o darwiniana foram demonstradas ainda mais rigorosamente nos campos da computa\u00e7\u00e3o evolucion\u00e1ria e da matem\u00e1tica.\u00a0Esses desafios te\u00f3ricos s\u00e3o detalhados no livro\u00a0Introdu\u00e7\u00e3o \u00e0 Inform\u00e1tica Evolutiva<\/i><\/a>\u00a0(ingl\u00eas).<\/i><\/p>\n

\"\"<\/a>Os autores Robert Marks, William Dembski e Winston Ewert trazem d\u00e9cadas de experi\u00eancia em algoritmos de busca e teoria da informa\u00e7\u00e3o para analisar a capacidade da evolu\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica de gerar diversas formas de vida.\u00a0Sua conclus\u00e3o \u00e9 que nenhum processo evolutivo \u00e9 capaz de produzir diferentes resultados (por exemplo, novos planos corporais), limitando-se a uma faixa muito estreita de resultados (por exemplo, tentilh\u00f5es com diferentes tamanhos de bico).\u00a0Em vez disso, produzir qualquer coisa de complexidade significativa requer que o conhecimento dos resultados seja programado nas rotinas de pesquisa.\u00a0Portanto, qualquer reivindica\u00e7\u00e3o de capacidade ilimitada de evolu\u00e7\u00e3o n\u00e3o guiada para transformar a vida \u00e9 necessariamente implaus\u00edvel.<\/p>\n

Os autores come\u00e7am a discuss\u00e3o fornecendo algumas informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias.\u00a0Eles apresentam uma vis\u00e3o geral de como a informa\u00e7\u00e3o \u00e9 definida e estabelecem as medidas padr\u00e3o da complexidade de KCS (Kolmogorov-Chaitin-Solomonov) e a\u00a0informa\u00e7\u00e3o de Shannon<\/a>.\u00a0O primeiro fornece o n\u00famero m\u00ednimo de bits necess\u00e1rios para repetir um padr\u00e3o – a compressibilidade m\u00e1xima.\u00a0Este \u00faltimo relaciona-se com o log<\/em> da probabilidade de algum padr\u00e3o emergir como um resultado.\u00a0Por exemplo, a probabilidade de lan\u00e7ar cinco moedas e todas darem “cara” \u00e9 de 1\/32.\u00a0O conte\u00fado informacional de CCCCC \u00e9 ent\u00e3o o log<\/em> negativo (base 2) de 1\/32, que \u00e9 de 5 bits.\u00a0Mais simplesmente, um resultado espec\u00edfico de 5 lan\u00e7amentos de moeda \u00e9 equivalente a 5 bits de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Eles descrevem como as pesquisas em engenharia para alguns resultados de design envolvem os tr\u00eas componentes de especializa\u00e7\u00e3o em dom\u00ednio, crit\u00e9rios de design e pesquisa iterativa.\u00a0O processo envolve a cria\u00e7\u00e3o de um prot\u00f3tipo e, em seguida, a verifica\u00e7\u00e3o para ver se ele atende aos crit\u00e9rios, o que funciona como uma meta teleol\u00f3gica.\u00a0Se o design inicial n\u00e3o funciona, o prot\u00f3tipo \u00e9 refinado e o teste repetido.\u00a0Quanto maior a especializa\u00e7\u00e3o do dom\u00ednio, mais eficientes s\u00e3o feitos os ajustes, portanto, menos possibilidades precisam ser testadas.\u00a0O sucesso pode ent\u00e3o ser alcan\u00e7ado mais rapidamente.<\/p>\n

Eles demonstram este processo com um exemplo caseiro: cozinhar panquecas.\u00a0O primeiro caso envolve ajustar os hor\u00e1rios em que as panquecas foram preparadas de um lado e do outro.\u00a0Uma panqueca inicial foi cozida por dois tempos aleat\u00f3rios e foi ent\u00e3o provada.\u00a0Com base no gosto, os tempos foram ajustados para a segunda itera\u00e7\u00e3o.\u00a0Este processo foi repetido at\u00e9 que o gosto de uma panqueca conhecesse algum limiar de qualidade.\u00a0Para casos futuros, foram adicionadas vari\u00e1veis \u200b\u200badicionais, como a quantidade de leite usada na massa, o ajuste de temperatura e a quantidade adicionada de sal.\u00a0Se a cada vari\u00e1vel foi atribu\u00eddo um valor entre 1 e 10, como temperaturas poss\u00edveis no fog\u00e3o, o n\u00famero de tentativas poss\u00edveis aumentou em um fator de 10 para cada nova vari\u00e1vel.\u00a0O n\u00famero de possibilidades cresce muito rapidamente.<\/p>\n

Para v\u00e1rias vari\u00e1veis, se o provador n\u00e3o tivesse conhecimento de cozinhar, o tempo necess\u00e1rio para encontrar um resultado adequado provavelmente seria proibitivamente longo.\u00a0No entanto, com maior conhecimento, melhores escolhas poderiam ser feitas para reduzir o n\u00famero de pesquisas necess\u00e1rias.\u00a0Por exemplo, um cozinheiro experiente (isto \u00e9, um cozinheiro com maior conhecimento de dom\u00ednio) saberia que o tempo em ambos os lados deveria ser mais ou menos o mesmo, panquecas muito finas exigem farinha adicional e etc.<\/p>\n

Este exemplo segue a abordagem b\u00e1sica para pesquisas comuns de design evolucion\u00e1rio.\u00a0A principal diferen\u00e7a \u00e9 que v\u00e1rios testes podem ser simulados em um computador ao mesmo tempo.\u00a0Ent\u00e3o, cada indiv\u00edduo pode ser testado e alterado de forma independente.\u00a0Os componentes de cada ciclo incluem uma fun\u00e7\u00e3o de aptid\u00e3o (aka<\/em> oracle<\/a>) para definir o status de um indiv\u00edduo (por exemplo, gosto da panqueca), um m\u00e9todo para determinar quais indiv\u00edduos s\u00e3o removidos e quais permanecem ou s\u00e3o duplicados, e como os indiv\u00edduos s\u00e3o alterados por a pr\u00f3xima itera\u00e7\u00e3o (por exemplo, mais leite).\u00a0Os autores fornecem v\u00e1rios exemplos de como esses algoritmos evolutivos podem ser aplicados a diferentes problemas.\u00a0Um dos exemplos mais interessantes que eles d\u00e3o \u00e9 como a NASA usou um algoritmo evolucion\u00e1rio para dobrar um peda\u00e7o de fio em uma\u00a0antena<\/a>\u00a0efetiva\u00a0de banda-X<\/a>.<\/p>\n

Desta forma, os autores demonstram as limita\u00e7\u00f5es dos algoritmos evolutivos.\u00a0O desafio geral \u00e9 que todos os algoritmos evolutivos s\u00e3o limitados a convergir em uma faixa muito estreita de resultados, um limite conhecido como Teto de Basener.\u00a0Por exemplo, um programa projetado para produzir uma antena convergir\u00e1, na melhor das hip\u00f3teses, para a solu\u00e7\u00e3o de uma antena ideal e permanecer\u00e1 emperrado.\u00a0Nunca poderia gerar algum resultado completamente diferente, como uma ratoeira.\u00a0Alternativamente, um algoritmo projetado para gerar uma estrat\u00e9gia para jogar damas nunca poderia gerar uma estrat\u00e9gia para jogar gam\u00e3o.\u00a0Para alterar os resultados, o programa teria que ser ajustado deliberadamente para alcan\u00e7ar uma meta predeterminada separada.\u00a0No contexto da evolu\u00e7\u00e3o, nenhum processo n\u00e3o guiado poderia convergir em um organismo, como um peixe, e depois convergir para um anf\u00edbio.<\/p>\n

Este princ\u00edpio foi demonstrado tanto em simula\u00e7\u00f5es como em experimentos.\u00a0O programa\u00a0Tierra\u00a0foi criado na esperan\u00e7a de simular a evolu\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica em larga escala.\u00a0Seus resultados foram decepcionantes.\u00a0V\u00e1rios organismos simulados surgiram, mas sua variabilidade logo atingiu o teto de Basener.\u00a0Nenhuma verdadeira novidade foi gerada, mas apenas rearranjos limitados das informa\u00e7\u00f5es inicialmente fornecidas.\u00a0Temos visto um resultado semelhante em\u00a0experimentos com bact\u00e9rias pelo bi\u00f3logo Richard Lenski, do estado de Michigan<\/a>.\u00a0Ele rastreou o desenvolvimento de 58.000 gera\u00e7\u00f5es de\u00a0E. coli<\/i>\u00a0.\u00a0Ele n\u00e3o viu nenhuma inova\u00e7\u00e3o verdadeira, mas principalmente a\u00a0quebra de genes n\u00e3o essenciais para economizar energia<\/a>, e o rearranjo da informa\u00e7\u00e3o gen\u00e9tica para acessar capacidades pr\u00e9-existentes, como o\u00a0metabolismo do citrato<\/a>, sob diferentes estresses ambientais.\u00a0As mudan\u00e7as sempre foram estreitas no escopo e limitadas em magnitude.<\/p>\n

Os autores apresentam uma limita\u00e7\u00e3o ainda mais definidora, baseada nos Teoremas da Inexist\u00eancia do Almo\u00e7o de Gratuito (no free lunch theorem), conhecido como\u00a0Conserva\u00e7\u00e3o da Informa\u00e7\u00e3o<\/a>\u00a0(CdI).\u00a0Simplesmente, nenhuma estrat\u00e9gia de busca pode, em m\u00e9dia, encontrar um alvo mais rapidamente do que uma busca aleat\u00f3ria, a menos que alguma informa\u00e7\u00e3o sobre essa meta seja incorporada ao processo de busca.\u00a0Como ilustra\u00e7\u00e3o, imagine algu\u00e9m lhe pedindo para adivinhar o nome de uma pessoa famosa, mas sem lhe dar nenhuma informa\u00e7\u00e3o sobre esse indiv\u00edduo.\u00a0Voc\u00ea pode usar muitas estrat\u00e9gias diferentes de adivinha\u00e7\u00e3o, como listar pessoas famosas que voc\u00ea conhece em ordem alfab\u00e9tica, ou por altura ou por data de nascimento.\u00a0Nenhuma estrat\u00e9gia poderia ser determinada com anteced\u00eancia como melhor que uma busca aleat\u00f3ria.<\/p>\n

No entanto, se voc\u00ea pudesse fazer uma s\u00e9rie de perguntas, as respostas forneceriam informa\u00e7\u00f5es que poderiam ajudar a limitar ou orientar sua pesquisa.\u00a0Por exemplo, se lhe dissessem que a pessoa famosa era contempor\u00e2nea, isso reduziria drasticamente o seu espa\u00e7o de pesquisa.\u00a0Se voc\u00ea aprendesse que a pessoa era um ator, voc\u00ea teria ainda mais orienta\u00e7\u00f5es sobre como adivinhar.\u00a0Ou voc\u00ea pode saber que quem pergunta \u00e9 um f\u00e3 de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica, e nesse caso voc\u00ea poderia concentrar suas adivinha\u00e7\u00f5es em pessoas associadas ao g\u00eanero de fic\u00e7\u00e3o cient\u00edfica.<\/p>\n

Podemos entender o teorema de forma mais quantitativa.\u00a0O tamanho do seu espa\u00e7o de pesquisa inicial pode ser definido em termos da medida de informa\u00e7\u00e3o de Shannon.\u00a0Se voc\u00ea soubesse que uma das 32 pessoas famosas era o alvo, o espa\u00e7o de busca corresponderia ao log2<\/sub><\/em>\u00a0de 32, que \u00e9 5 bits.\u00a0Esse valor \u00e9 conhecido como a informa\u00e7\u00e3o end\u00f3gena<\/strong> da pesquisa.\u00a0A informa\u00e7\u00e3o dada de antem\u00e3o para auxiliar a busca \u00e9 conhecida como informa\u00e7\u00e3o ativa<\/strong>.\u00a0Se voc\u00ea recebeu informa\u00e7\u00f5es que eliminaram todas, exceto 1\/4 das poss\u00edveis escolhas, voc\u00ea teria log2<\/sub><\/em>\u00a0de 4, que \u00e9 2 bits de informa\u00e7\u00e3o ativa.\u00a0A informa\u00e7\u00e3o associada \u00e0 localiza\u00e7\u00e3o do alvo no espa\u00e7o de busca reduzido \u00e9 ent\u00e3o log2<\/sub><\/em>\u00a0de 32\/4, que \u00e9 de 3 bits.\u00a0As informa\u00e7\u00f5es relacionadas \u00e0 pesquisa s\u00e3o conservadas: 5 bits (end\u00f3geno) = 2 bits (ativos) + 3 bits (espa\u00e7o de pesquisa restante).<\/p>\n

O teorema do CdI \u00e9 v\u00e1lido para todas as pesquisas evolutivas.\u00a0O programa da antena da NASA s\u00f3 funciona porque usa um m\u00e9todo de busca que incorpora informa\u00e7\u00f5es sobre antenas efetivas.\u00a0Outros programas projetados para simular a evolu\u00e7\u00e3o, como o\u00a0Avida<\/a>, tamb\u00e9m fornecem informa\u00e7\u00f5es ativas necess\u00e1rias para gerar os resultados desejados.\u00a0Em contraste, a evolu\u00e7\u00e3o biol\u00f3gica \u00e9 dirigida pela sele\u00e7\u00e3o natural cega, que n\u00e3o possui informa\u00e7\u00f5es ativas para auxiliar na busca de novos alvos.\u00a0O processo n\u00e3o \u00e9 auxiliado por mudan\u00e7as no ambiente ou intera\u00e7\u00f5es coevolutivas, que alteram o cen\u00e1rio de adequa\u00e7\u00e3o, uma vez que tais mudan\u00e7as n\u00e3o cont\u00eam informa\u00e7\u00f5es ativas relacionadas a um resultado radicalmente diferente.<\/p>\n

No final, a informa\u00e7\u00e3o end\u00f3gena associada \u00e0 descoberta de um novo plano corporal ou outra modifica\u00e7\u00e3o significativa \u00e9 muito maior do que aquela associada ao espa\u00e7o de busca que a descend\u00eancia biol\u00f3gica poderia explorar em toda a idade do universo.\u00a0Portanto, como esses autores mostram vigorosamente, de acordo com muitas pesquisas anteriores no campo do Design Inteligente, todas as inova\u00e7\u00f5es radicais na natureza exigiam informa\u00e7\u00f5es de alguma fonte inteligente externa.<\/p>\n

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Original: Brian Miller<\/strong>. Evolutionary Informatics: Marks, Dembski, and Ewert Demonstrate the Limits of Darwinism<\/a>. May 2, 2017<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Por\u00a0Brian Miller No debate da evolu\u00e7\u00e3o, uma quest\u00e3o fundamental \u00e9 a capacidade da sele\u00e7\u00e3o natural de produzir inova\u00e7\u00f5es complexas.\u00a0Em um\u00a0artigo anterior, expliquei com base nas […]<\/a><\/p>\n<\/div>","protected":false},"author":1,"featured_media":5202,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[25],"tags":[65,209,515,518,867,917],"class_list":["post-5188","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-geral","tag-algoritmos-evolutivos","tag-computacao-evolutiva","tag-informacao-de-shannon","tag-informatica-evolucitiva","tag-simulacao-evolutiva","tag-teoria-da-informacao"],"yoast_head":"\nInform\u00e1tica Evolucion\u00e1ria: Marks, Dembski e Ewert Demonstram os Limites do Darwinismo » Portal TDI Brasil +<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Por\u00a0Brian Miller No debate da 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