Design inteligente e a cultura popular: Computadores vs darwinismo? Um professor de computadores comenta
Recentemente, tenho estado a ler Angus Menuge sobre "O Fracasso do Darwinismo", a partir da perspectiva de um professor de computadores. Menuge é um Professor de filosofia e de ciência computacional na Concordia University, em Wisconsin. Os seguintes trechos do seu livro, Agentes Debaixo de Fogo é a mais clara explicação da razão porque não são aceitáveis os argumentos darwinistas de que máquinas intrincadas dentro da célula podem ser construídas sem nenhuma inteligência subjacente no universo:
Um Diagnóstico do Fracasso do DarwinismoRepetidamente, temos visto que mesmo que a duplicação de genes pudesse formar todas as partes de um sistema de complexidade irredutível de maneira que ficassem simultaneamente disponíveis, o darwinismo não pode fornecer soluções credíveis para os problemas de coordenação destas peças e de garantir a sua compatibilidade de interligação.
Da minha perspectiva como um professor de programação informática, esta limitação do darwinismo como uma estratégia de resolução de problemas é surpreendente. Em primeiro lugar, consideremos o problema análogo de coordenar as instruções de um programa. À medida que os programas se tornam mais complexos, torna-se virtualmente impossível conseguir que eles funcionem se eles forem escritos de baixo para cima (bottom-up), com uma instrução de cada vez.
Com tantos detalhes, é altamente provável que algumas tarefas críticas sejam especificadas de forma incompleta ou na ordem errada. Para evitar tais erros, os programadores consideram essencial usar um design de cima para baixo (Top-down). O design Top-down é uma estratégia de resolução de problemas que começa com uma especificação abstracta da tarefa do programa e, em seguida, divide-a em vários sub-problemas principais, cada uma dos quais é ainda mais refinado em seus próprios sub-problemas.
Esta estratégia é bem representada por coisas como as receitas, aonde a tarefa é dividida em ingredientes e utensílios (iniciação), e a mistura dos ingredientes e o cozinhar (transformação), e uma especificação do que se tem que fazer quando aquelas especificações estiverem prontas (finalização). A mesma abordagem está bem patente nas instruções para montar peças de mobiliário, tais como uma estante de livros.
Primeiro, a montagem da estante de livros é reduzida às suas principais tarefas, a construção da estrutura, do painel traseiro, e as estantes. Em seguida, cada uma dessas tarefas é pormenorizadamente especificada. Em todos os níveis, a ordem das tarefas é importante, por exemplo, o painel de trás e as prateleiras não podem ser instalados sem que a estrutura esteja completa. A qualidade do design Top-down é sensível à correcta colocação das tarefas, garantindo que determinada tarefa não é omitida, repetida de forma redundante, ou realizada fora de sequência correcta. Desta forma, o design top-down facilita a boa coordenação dos módulos de resolução de problemas.
Infelizmente, a selecção natural não pode implementar um design top-down (de cima para baixo). A selecção natural é um processo de baixo para cima (bottom-up) atomístico. As tarefas devem ser resolvidas de forma gradual, independentes umas das outras. Não existe uma consciência da função futura do sistema montado para coordenar essas tarefas. Se até mesmo agentes inteligentes (programadores experientes) precisam de design top-down para resolver problemas complexos, é tendencioso supor que a selecção não inteligente possa resolver problemas pelo menos tão complexos sem o auxílio do design "top-down".
De fato, mesmo com o design top-down, os programadores consideram que é necessário fazer dois níveis de testes para produzir um programa funcional. Um nível, o teste da unidade, testa a função de um módulo em isolamento de todo o programa. O outro nível, o ensaio de integração, garante que quando todos os módulos estão montados, eles interagem de tal maneira que se possa resolver o problema global. Estes dois tipos de testes são necessários: é uma falácia de composição argumentar que, uma vez que todas as partes do sistema funcionem, o sistema montado também irá funcionar.
Compare os exemplos a seguir.
Todos os jogadores de futebol futebol estão em forma, pelo que a equipa vai jogar eficazmente.
Cada tijolo é sólido; portanto, a parede resultante vai ser forte.
As conclusões não procedem porque é importante como os tijolos e os jogadores são coordenados, e é importante saber se eles são compatíveis. Suponhamos que cada jogador está em forma mas que o ataque tenta marcar golo somente quando perde a posse de bola: a equipa vai estar irremediavelmente descoordenada. E se cada jogador tiver uma forma de jogar diferente para as mesmas circunstâncias, a equipa irá sofrer por elementos incompatíveis.
Da mesma forma, se os tijolos são sólidos mas são empilhados de forma aleatória ou então se são são incompatíveis em tamanho e forma, será impossível construir um muro eficaz.
Infelizmente, o Darwinismo comete justamente essa falácia de composição, no caso dos sistemas de complexidade irredutível. O Darwinismo tem que supor que o teste das unidades independentes dos componentes atómicos (que a selecção natural providencia) é uma maneira plausível de coordenar e sintonizar os componentes para o seu papel combinado. Mas não é. A maioria dos subgrupos retirados de grupos poderosos de sólidos jogadores de futebol e tijolos serão completamente não funcionais quando combinados como equipas ou paredes.
Nota 65: De uma outra perspectiva, o Darwinismo também é culpado da falácia invertida, a falácia da divisão. O Darwinismo argumenta que porque um determinado sistema de "complexidade irredutível" tem uma função, ele deve ser composto por subsistemas com a mesma função ou com uma função diferente. Mas, só por si, o motor do flagelo nem apoia a locomoção nem qualquer outra função.
(pp. 120-21, Agentes Debaixo de Fogo)
Você não vai ler isso nos livros didácticos financiados pelo governo, por isso guarde este link.
(por O'Leary)
Comprar o livro?
outros posts relacionados com a informática, a vida e a evolução:
- Podemos criar software que ganhe vida ?
- Computadores e biologia, erros e entropia
- Novo Software de Simulação da Evolução
0 comentário:
Postar um comentário