Dembskianalyysi

squirrel kirjoitti:

Piinaan jälleen immeisiä: Valittelen tekstin pituutta...

Johdanto
"Specified complexity is the characteristic trademark or signature of intelligence. It is a reliable empirical marker of intelligence in the same way that fingerprints are a reliable empirical marker of a human being's presence. Proponents of intelligent design argue that undirected natural causes cannot generate specified complexity."
(William Dembski, "Gauging Intelligent Design’s Success",2003)
Professori William A. Dembski on kehittänyt matemaattisen todistuksen erään informaatiokäsitteen alatyypin,TMI:n(engl CSI) itsestään syntymisen mahdottomuudesta. Dembskin mukaan DNA sisältää TMI:tä. Dembskiä on kritisoinut mm. fyysikko Mark Perakh kirjassaan "Unintelligent Design". Muita kritisoijia ovat olleet mm. Rich Baldwin, Eli Chiprout, Taner Edis, Ellery Eels, Branden Fitelson, Philip Kitcher, Peter Milne, Massimo Pigliucci, Del Ratzsch, Jeff Shallit, Niall Shanks, Jordan H. Sobel, Jason Rosenhouse, Christopher Stephenson, Richard Wein ja Matt Young.
Kritiikeissä ei ole kyse siitä,että Dembski laskenut huonosti: Virheet liittyvät enemmän TMI:n tunnistamiseen, TMI:n liittämiseen perimään, TMI:n suhteesta evoluutioon ja tätä kautta sen esiintymiseen luonnossa - ja tätä kautta kaavan antamien tulosten pohjalta tehtäviin päätelmiin.
Intelligent Design on kuitenkin ottanut Dembskin matemaattisen perustelun erääksi keskeisimmistä opeistaan.
Tätä todistusta käsitellessä on muistettava matemaattisista malleista se,että myös virheellisistä tai puutteellisista lähtökohdista voidaan johtaa malli. Näiden todistusarvo on kuitenkin väärä ja puutteellinen. Näinollen matemaattisen mallin arvo oikeutetaan vain jos se sopii havaintoihin.
Informaation jaottelu
"An event exhibits specified complexity if it is contingent and therefore not necessary; if it is complex and therefore not readily repeatable by chance; and if it is specified in the sense of exhibiting an independently given pattern."
(William Dembski,"Gauging Intelligent Design’s Success",2003)
Dembski jakaa informaation 3 luokkaan.
1:Satunnainen.("chance") = sattuman tuottama.
2:Lainomainen.("necessity", "regularity", "law") = funktion tai algoritmin tuottama.
3:Suunniteltu.("design","agency") = "Täsmennetty informaatio"("Complex Specified Information"), lyhyesti TMI(CSI)

Dembskin mukaan Suunniteltua informaatiota on vapausasteinen(eli ei lainomainen),monimutkainen(ei satunnainen) ja täsmennetty(tunnistettavaa taustatietoa vastaava) informaatio. TMI:n on Dembskin mukaan täytettävä kaikki nämä ehdot.

Dembski jakaa informaatiotyyppien ominaisuudet seuraavasti:
*Sattuma synnyttää satunnaisuutta, mutta ei monimutkaista täsmennettyä informaatiota.
*Lait (eli Eigenin algoritmit ja luonnonlait, tai funktiot tai stokastiset prosessit) eivät synnytä satunnaisuutta eivätkä informaatiota. Ne tuottavat järjestystä annetun algoritmin mukaan. Lait joko siirtävät jo olemassa olevaa informaatiota tai hävittävät sitä. Näiden löytöjen pohjalta on selvää, ettei myöskään mikään sattuma-laki-yhdistelmä synnytä TMI-tyypin informaatiota.
Stokastiset prosessit kuvaavat systeemiä, jossa on annettu tilat, joissa prosessi voi olla, alkutila sekä todennäköisyydet, joilla tiloista voi siirtyä toisiin tiloihin.
*TMI: Ei satunnainen, ei algoritmin eikä funktion tuottama, toiminnallinen informaatiota = Suunniteltua informaatiota.

Tunnistaminen
"To attribute an event to design is to say that it cannot reasonably be referred to either regularity or chance. Defining design as the set-theoretic complement of the disjunction regularity-or-chance guarantees that the three modes of explanation are mutually exclusive and exhaustive."
(Dembski,"Design Interference",sivu 36)
Sattuman rajaus
Dembski rajaa sattuman "Universaalilla todennäköisyysrajalla"(engl:"Universal Probability Bound") Mitään, jonka todennäköisyys on alle 1:10 potenssiin 150 ei voi syntyä. "Universaalin todennäköisyysrajan" hän on kehittänyt infinitesimaalisuuden ideasta: Vaikka pelin voiton odotusarvo olisi kuinka suuri,niin sitä ei kannata pelata jos voiton todennäköisyys on niin pieni, että ahkerakaan pelaaja ei ehtisi elämänsä aikana pelaamaan niin montaa peliä että omaisi järkevää mahdollisuutta saada voitto.
Itse rajan Dembski laskee kaavalla:
[universumin hiukkasten määrä]* [hiukkastilojen muutosmäärä sekunnissa] * [universumin koko olemassaoloaika(alusta tuhoon)]
10^80 * 10^45 * 10^25 = 10^150

Informaatiota universaali todennäköisyysraja sisältää:
Information(bit)=log2(Propability):
i=log2 10^150
(log10 10^150)/(log10 2)
log(a) x= (log(b)x)/(log(b)a)
Tulos:498 bittiä informaatiota.
Dembskin rajaus on perusteltua "suurten lukujen lain"(engl: "law of large numbers"),nojalla: Todennäköisyyslaskennassa suurten lukujen laeiksi kutsutaan riittäviä ehtoja sille, että satunnaismuuttujajonon keskiarvo suppenee (jollakin tavalla) kohti sen keskiarvon odotusarvoa. Jos kyseessä on erityisesti toistokoe, niin suurten lukujen laki tarkoittaa ehtoa sille, että kokeiden tulosten keskiarvo lähestyy kokeen odotusarvoa. Toisaalta Dembskin väitetteen "mahdottomuudesta" vastaan on Borel-Cantellin lemma, jolla voidaan ilmaista, kuinka suurella todennäköisyydellä jokin tapahtuma tapahtuu, mutta se ei rajaa mitään "mahdottomana" ulos. Toisin sanoen, mikä tahansa tapahtuma ilmenee ennemmin tai myöhemmin, kunhan sille annetaan tarpeeksi monta mahdollisuutta. Koska universumissa on erilaisia tapahtumia runsaasti, on erittäin epätodennäköisienkin tapahtumien toteutumisia odotettavissa ihan puhtaan sattuman ja tilastomatematiikan perusteella: Itse asiassa aidoimmillaan ilman maailmankuvan vaikutuksia Dembskin "universaali todennäköisyyden kaava" kertoo, että tilastollisesti universumimme kokoinen ja yhtä kauan kestävä maailmankaikkeus tuottaa 50% kaikista niistä tapahtumista, joiden todennäköisyys on mainittu: Jos vain yksi noin epätodennäköinen tapahtuma sisältäisi Suunnittelua, niin puolet universumeista tuottaisi TMI:tä puhtaasti sattumalta. - Karkeasti sanoen se, mikä muista on epätodennäköistä on Dembskistä "ei-satunnaista." Mutta kokonaisuutena todennäköisyysraja on aivan järkevä. Evoluution kannalta mahdottomuusraja lisää sen selitysvoimaa koska, jos olisi viisasta olettaa että toistuvasti tapahtuisi äärimmäisen epätodennäköisiä tapahtumia, selittyisi eliökunnan monimutkaisuus pelkällä sattumalla, eikä esimerkiksi evoluutiota tai muuta organisoivaa systeemiä tarvittaisi.
Samaa kaavaa käyttäen on myös perusteltua pitää luonnonlakeja deterministisinä pitkällä aikavälillä, vaikka kvanttitason tapahtumat ovatkin vain tapahtumia "tilastollisesti". Yksittäinen kvanttimittaus on "tapaus", johon mittauslaite vaikuttaa ennustamattomasti, yksittäinen mittaustulos on sattuma, kasautuessa niistä syntyy sääntö - samaan tapaan,kuin (d6)noppia heittäessä keskiarvo on 3,5 /noppa -vaikka samanaikaisesti erot suurimman ja pienimmän mahdollisen sarjan välillä kasvavatkin ja yksittäistapauksena jokainen nopanheitto on satunnainen, tai ainakin jotain ihan muuta kuin 3,5.
Lainomaisuuden rajaus
Funktion ja algoritmin kohdalla Dembski sanoo,että ne eivät tuota TMI-informaatiota, mutta ilmoittaa, että ne voivat siirtää sitä, jolloin lait itse asiassa voivat sisältää TMI:tä. Dembski karsii "Ei TMI" -sisältöiset lainomaisuudet kausaalisella todennäköisyydellä. Jos tapahtuma tapahtuu todennäköisesti, sisältää se lainomaista informaatiota. Funktion rajaaminen muistuttaa siis pikemminkin "Sattuman rajaamista" siten,että ympäristötekijät on otettu huomioon. Jotain ei siis voida tulkita lainomaiseksi ennen kuin tapahtuman oikea todennäköisyys tiedetään. Tämä tekee esimerkiksi alkusynnyn kritisoinnin TMI -filtteriin vedoten todella vaikeaksi, ellei mahdottomaksi.
Dembskin itsensä mukaan hänen TMI -järjestelmänsä tunnistaa "kompleksisen informaation, jolla on tietty merkitys". Siksi hän kutsuu sitä "Spesifisesti kompleksiseksi" informaatioksi.
Tulee huomata, että kriteerit spesifi ja kompleksinen ovat jossain määrin vastakkaisia:Jos aloitetaan sekvenssistä, joka sopii tiettyyn spesifikaatioon alentaa todennäköisyyttä ja tekee sen sitä kautta helpommaksi tuottaa algoritmilla. Jos on N mahdollista sekvenssiä ja vain M näistä sopii spesifikaatioon, on mahdollista tuottaa sekvenssi pelkästään spesifikaation kuvauksella, mikä kaventaa sekvenssiavaruuden vain M todennäköisyyteen, ja nomerolla joka on välissä 1 ja M, joka identifioi tietyn sekvenssin noista M mahdollisuudesta.
Dembski on esittänyt,että hänen määritelmänsä on sama, kuin mm. Daviesin, Orgelin esittämä informaatiomalli: Toiminnallinen genomi on sekä satunnaista että korkeasti spesifioitua -ominaisuuksia, jotka näyttävät melkein vastakkaisilta. Perimän täytyy olla satunnaista, jotta se sisältäisi suuren määrän informaatiota, ja sen täytyy olla tiettyä, jotta informaatio olisi biologisesti relevanttia.
Tosin siinä, missä esimerkiksi Davies määrittelee "spesifisen kompleksisuuden muotoon "ei pakattavissa oleva merkkijono, joka suorittaa tietyn toiminnon" -toisin sanoen satunnainen merkkijono, joka on rajattu, koska toiminnallisuus on vain harvalla merkkijonolla. Dembski taas puhuu "kompleksisesta merkkijonosta, joka heijastuu spesifiointipatterniin." Dembskille pelkästä kompleksisuudesta "mahdottomuuden"(P= P(Y) * 10^150 (koska P(Y&X) = P(Y) * P(X|Y))
I(Y&X)

kirjoitti:

Anonyymi

Kirjoita kommentti

5000

Lähetä