La complejidad especificada es un argumento creacionista introducido por William Dembski , utilizado por los defensores para promover la pseudociencia del diseño inteligente . [ cita requerida ] Según Dembski, el concepto puede formalizar una propiedad que distingue patrones que son a la vez específicos y complejos , donde en la terminología de Dembski, un patrón especificado es uno que admite descripciones cortas, mientras que un patrón complejo es uno que es poco probable que ocurra por casualidad. Un ejemplo citado por Dembski es una mano de póquer, donde, por ejemplo, la aparición repetida de una escalera real levantará sospechas de trampa. [1] Los defensores del diseño inteligente utilizan la complejidad especificada como uno de sus dos argumentos principales, junto con la complejidad irreducible .
Dembski sostiene que es imposible que exista una complejidad especificada en patrones que se muestran en configuraciones formadas por procesos no guiados. Por lo tanto, sostiene Dembski, el hecho de que se puedan encontrar patrones complejos especificados en seres vivos indica algún tipo de guía en su formación, lo que es indicativo de inteligencia. Dembski sostiene además que se puede demostrar mediante la aplicación de teoremas de que no hay almuerzo gratis la incapacidad de los algoritmos evolutivos para seleccionar o generar configuraciones de alta complejidad especificada. Dembski afirma que la complejidad especificada es un marcador confiable del diseño por parte de un agente inteligente , un principio central del diseño inteligente, que Dembski defiende en oposición a la teoría evolutiva moderna . La complejidad especificada es lo que Dembski llama un "filtro explicativo": se puede reconocer el diseño detectando información compleja especificada ( CSI ). Dembski sostiene que la aparición no guiada de CSI únicamente de acuerdo con las leyes físicas conocidas y el azar es altamente improbable. [2]
El concepto de complejidad especificada es ampliamente considerado como matemáticamente erróneo y no ha sido la base para trabajos independientes posteriores en teoría de la información , en la teoría de sistemas complejos o en biología . [3] [4] [5] Un estudio de Wesley Elsberry y Jeffrey Shallit afirma: "El trabajo de Dembski está plagado de inconsistencias, equívocos, uso defectuoso de las matemáticas, erudición pobre y tergiversación de los resultados de otros". [6] Otra objeción se refiere al cálculo de probabilidades de Dembski. Según Martin Nowak , profesor de matemáticas y biología evolutiva de Harvard, "No podemos calcular la probabilidad de que haya surgido un ojo. No tenemos la información para hacer el cálculo". [7]
El término "complejidad especificada" fue acuñado originalmente por el investigador del origen de la vida Leslie Orgel en su libro de 1973 The Origins of Life: Molecules and Natural Selection , [8] que proponía que el ARN podría haber evolucionado a través de la selección natural darwiniana . [9] Orgel utilizó la frase al discutir las diferencias entre las estructuras vivas y las no vivas:
En resumen, los organismos vivos se distinguen por su complejidad específica . Los cristales suelen tomarse como prototipos de estructuras simples bien especificadas, porque consisten en una gran cantidad de moléculas idénticas empaquetadas de manera uniforme. Los trozos de granito o las mezclas aleatorias de polímeros son ejemplos de estructuras que son complejas pero no especificadas. Los cristales no pueden calificarse como vivos porque carecen de complejidad; las mezclas de polímeros no pueden calificarse porque carecen de especificidad. [10]
La frase fue retomada por los creacionistas Charles Thaxton y Walter L Bradley en un capítulo que contribuyeron al libro de 1994 The Creation Hypothesis , donde analizaron la "detección del diseño" y redefinieron la "complejidad especificada" como una forma de medir la información. Otra contribución al libro fue escrita por William A. Dembski , quien tomó esto como base para su trabajo posterior. [8]
El término fue empleado posteriormente por el físico Paul Davies para calificar la complejidad de los organismos vivos:
Los organismos vivos son misteriosos no por su complejidad per se, sino por su complejidad estrictamente especificada [11]
Mientras que Orgel utilizó el término para las características biológicas que se consideran científicamente como surgidas a través de un proceso de evolución, Dembski dice que describe características que no se pueden formar a través de una evolución "no dirigida" y concluye que permite inferir un diseño inteligente. Mientras que Orgel empleó el concepto de manera cualitativa, el uso que hace Dembski pretende ser cuantitativo. El uso que hace Dembski del concepto data de su monografía de 1998 The Design Inference . La complejidad especificada es fundamental para su enfoque del diseño inteligente, y cada uno de sus libros posteriores también ha tratado significativamente el concepto. Ha afirmado que, en su opinión, "si hay una manera de detectar el diseño, esa es la complejidad especificada". [12]
Dembski afirma que la complejidad especificada está presente en una configuración cuando se puede describir mediante un patrón que muestra una gran cantidad de información especificada independientemente y también es complejo, lo que él define como que tiene una baja probabilidad de ocurrencia. Proporciona los siguientes ejemplos para demostrar el concepto: "Una sola letra del alfabeto está especificada sin ser compleja. Una oración larga de letras al azar es compleja sin estar especificada. Un soneto de Shakespeare es a la vez complejo y especificado". [13]
En sus artículos anteriores, Dembski definió la información especificada compleja (CSI) como la que está presente en un evento específico cuya probabilidad no excedía de 1 en 10 150 , lo que él llama el límite de probabilidad universal . En ese contexto, "especificado" significaba lo que en un trabajo posterior llamó "preespecificado", es decir, especificado por el diseñador anónimo antes de que se conozca cualquier información sobre el resultado. El valor del límite de probabilidad universal corresponde al inverso del límite superior del "número total de eventos especificados [posibles] a lo largo de la historia cósmica", según lo calculado por Dembski. [14] Cualquier cosa por debajo de este límite tiene CSI. Los términos "complejidad especificada" e "información especificada compleja" se usan indistintamente. En artículos más recientes, Dembski ha redefinido el límite de probabilidad universal, con referencia a otro número, correspondiente al número total de operaciones de bits que posiblemente se podrían haber realizado en toda la historia del universo.
Dembski afirma que la ICS existe en numerosas características de los seres vivos, como en el ADN y en otras moléculas biológicas funcionales, y sostiene que no puede generarse por los únicos mecanismos naturales conocidos de la ley física y el azar, o por su combinación. Argumenta que esto es así porque las leyes solo pueden cambiar o perder información, pero no producirla, y porque el azar puede producir información compleja no especificada, o información simple especificada, pero no ICS; proporciona un análisis matemático que, según él, demuestra que la ley y el azar trabajando juntos tampoco pueden generar ICS. Además, afirma que la ICS es holística , siendo el todo mayor que la suma de las partes, y que esto elimina decisivamente la evolución darwiniana como un posible medio de su "creación". Dembski mantiene que, por proceso de eliminación, la ICS se explica mejor como debida a la inteligencia y, por lo tanto, es un indicador confiable de diseño.
Dembski formula y propone una ley de conservación de la información de la siguiente manera:
A esta fuerte afirmación proscriptiva de que las causas naturales sólo pueden transmitir CSI pero nunca originarla, la llamo Ley de Conservación de la Información.
Los corolarios inmediatos de la ley propuesta son los siguientes:
- La complejidad especificada en un sistema cerrado de causas naturales permanece constante o disminuye.
- La complejidad especificada no puede generarse espontáneamente, originarse endógenamente ni organizarse por sí misma (tal como se utilizan estos términos en la investigación sobre los orígenes de la vida ).
- La complejidad especificada en un sistema cerrado de causas naturales ha estado en el sistema eternamente o en algún momento fue añadida exógenamente (lo que implica que el sistema, aunque ahora esté cerrado, no siempre estuvo cerrado).
- En particular, cualquier sistema cerrado de causas naturales que también sea de duración finita recibió cualquier complejidad especificada que contenga antes de convertirse en un sistema cerrado. [15]
Dembski señala que el término "Ley de conservación de la información" fue utilizado previamente por Peter Medawar en su libro Los límites de la ciencia (1984) "para describir la afirmación más débil de que las leyes deterministas no pueden producir información nueva". [16] La validez y utilidad reales de la ley propuesta por Dembski son inciertas; no es ampliamente utilizada por la comunidad científica ni citada en la literatura científica convencional. Un ensayo de 2002 de Erik Tellgren proporcionó una refutación matemática de la ley de Dembski y concluyó que "no está fundamentada matemáticamente". [17]
En un artículo más reciente, [18] Dembski ofrece una explicación que, según él, es más sencilla y se ajusta más a la teoría de las pruebas de hipótesis estadísticas formulada por Ronald Fisher . En términos generales, Dembski propone considerar la inferencia de diseño como una prueba estadística para rechazar una hipótesis aleatoria P en un espacio de resultados Ω.
La prueba propuesta por Dembski se basa en la complejidad de Kolmogorov de un patrón T que se muestra en un evento E que ha ocurrido. Matemáticamente, E es un subconjunto de Ω, el patrón T especifica un conjunto de resultados en Ω y E es un subconjunto de T. Citando a Dembski [19]
Por lo tanto, el evento E podría ser un lanzamiento de dado que obtenga un seis y T podría ser el evento compuesto que consiste en todos los lanzamientos de dado que obtengan un número par.
La complejidad de Kolmogorov proporciona una medida de los recursos computacionales necesarios para especificar un patrón (como una secuencia de ADN o una secuencia de caracteres alfabéticos). [20] Dado un patrón T , el número de otros patrones que pueden tener una complejidad de Kolmogorov no mayor que la de T se denota por φ( T ). El número φ( T ) proporciona así una clasificación de patrones desde el más simple al más complejo. Por ejemplo, para un patrón T que describe el flagelo bacteriano , Dembski afirma obtener el límite superior φ( T ) ≤ 10 20 .
Dembski define la complejidad especificada del patrón T bajo la hipótesis de azar P como
donde P( T ) es la probabilidad de observar el patrón T , R es el número de "recursos replicacionales" disponibles "para los agentes testigos". R corresponde aproximadamente a los intentos repetidos de crear y discernir un patrón. Dembski afirma entonces que R puede limitarse por 10 120 . Este número está supuestamente justificado por un resultado de Seth Lloyd [21] en el que determina que el número de operaciones lógicas elementales que se pueden haber realizado en el universo a lo largo de toda su historia no puede superar las 10 120 operaciones en 10 90 bits.
La afirmación principal de Dembski es que la siguiente prueba se puede utilizar para inferir el diseño de una configuración: hay un patrón objetivo T que se aplica a la configuración y cuya complejidad especificada excede 1. Esta condición se puede reformular como la desigualdad
La expresión σ de Dembski no está relacionada con ningún concepto conocido en la teoría de la información, aunque afirma que puede justificar su relevancia de la siguiente manera: un agente inteligente S presencia un evento E y lo asigna a una clase de referencia de eventos Ω y dentro de esta clase de referencia lo considera como que satisface una especificación T . Ahora considere la cantidad φ( T ) × P( T ) (donde P es la hipótesis de "casualidad"):
Pensemos en S como si estuviera tratando de determinar si un arquero, que acaba de disparar una flecha a una gran pared, acertó por casualidad en un pequeño objetivo de esa pared. Supongamos que la flecha, en efecto, se clava directamente en ese pequeño objetivo. El problema, sin embargo, es que hay muchos otros pequeños objetivos en la pared. Una vez que se tienen en cuenta todos esos otros objetivos, ¿sigue siendo improbable que el arquero haya podido acertar en alguno de ellos por casualidad?
Además, debemos tener en cuenta lo que llamo los recursos replicacionales asociados con T , es decir, todas las oportunidades de generar un evento de la complejidad descriptiva e improbabilidad de T por parte de múltiples agentes que presencian múltiples eventos.
Según Dembski, el número de tales "recursos replicacionales" puede limitarse por "el número máximo de operaciones de bits que el universo conocido y observable podría haber realizado a lo largo de toda su historia de varios miles de millones de años", que según Lloyd es 10 120 .
Sin embargo, según Elsberry y Shallit, "[la complejidad especificada] no ha sido definida formalmente en ninguna revista matemática revisada por pares de buena reputación, ni (hasta donde sabemos) adoptada por ningún investigador en teoría de la información". [22]
Hasta ahora, el único intento de Dembski de calcular la complejidad específica de una estructura biológica natural se encuentra en su libro No Free Lunch , para el flagelo bacteriano de E. coli . Esta estructura se puede describir mediante el patrón "hélice giratoria bidireccional impulsada por un motor". Dembski estima que hay como máximo 10 20 patrones descritos por cuatro conceptos básicos o menos, por lo que su prueba de diseño se aplicará si
Sin embargo, Dembski afirma que el cálculo preciso de la probabilidad relevante "aún está por hacer", aunque también afirma que algunos métodos para calcular estas probabilidades "ya están establecidos".
Estos métodos suponen que todos los componentes del flagelo se han generado de forma completamente aleatoria, una hipótesis que los biólogos no consideran seriamente. Dembski justifica este enfoque apelando al concepto de " complejidad irreducible " (CI) de Michael Behe , que le lleva a suponer que el flagelo no podría haberse formado mediante un proceso gradual o escalonado. La validez del cálculo particular de Dembski depende, por tanto, por completo del concepto de CI de Behe y, por tanto, es susceptible de sus críticas, de las que hay muchas.
Para llegar al límite superior de clasificación de 10 20 patrones, Dembski considera un patrón de especificación para el flagelo definido por el predicado (del lenguaje natural) "hélice rotatoria bidireccional impulsada por motor", que él considera como determinada por cuatro conceptos básicos elegidos independientemente. Además, supone que el inglés tiene la capacidad de expresar como máximo 10 5 conceptos básicos (un límite superior del tamaño de un diccionario). Dembski afirma entonces que podemos obtener el límite superior aproximado de
para el conjunto de patrones descritos por cuatro conceptos básicos o menos.
Desde el punto de vista de la teoría de la complejidad de Kolmogorov, este cálculo es problemático. Citando a Ellsberry y Shallit [23] "La especificación del lenguaje natural sin restricción, como Dembski permite tácitamente, parece problemática. Por un lado, resulta en la paradoja de Berry ". Estos autores añaden: "No tenemos objeción a las especificaciones del lenguaje natural per se, siempre que haya alguna forma evidente de traducirlas al marco formal de Dembski. Pero, ¿cuál es, exactamente, el espacio de eventos Ω aquí?"
La solidez del concepto de complejidad especificada de Dembski y la validez de los argumentos basados en este concepto son ampliamente discutidos. Una crítica frecuente (ver Elsberry y Shallit) es que Dembski ha usado los términos "complejidad", "información" e "improbabilidad" indistintamente. Estos números miden propiedades de cosas de diferentes tipos: la complejidad mide lo difícil que es describir un objeto (como una cadena de bits), la información es cuánto se reduce la incertidumbre sobre el estado de un objeto al conocer el estado de otro objeto o sistema [24] , y la improbabilidad mide cuán improbable es un evento dada una distribución de probabilidad.
En la página 150 de No Free Lunch , Dembski afirma que puede demostrar su tesis matemáticamente: "En esta sección presentaré un argumento matemático de principio sobre por qué las causas naturales son incapaces de generar información específica compleja". Cuando Tellgren investigó la "Ley de conservación de la información" de Dembski utilizando un enfoque más formal, concluyó que no está fundamentada matemáticamente. [25] Dembski respondió en parte que no está "en el negocio de ofrecer una prueba matemática estricta de la incapacidad de los mecanismos materiales para generar complejidad específica". [26] Jeffrey Shallit afirma que el argumento matemático de Demski tiene múltiples problemas, por ejemplo; un cálculo crucial en la página 297 de No Free Lunch está errado por un factor de aproximadamente 10 65 . [27]
Los cálculos de Dembski muestran que una función simple y uniforme no puede obtener información. Por lo tanto, concluye que debe haber un diseñador para obtener CSI. Sin embargo, la selección natural tiene una función ramificada de uno a muchos (replicación) seguida de una función de poda de los muchos hasta dejarlos a unos pocos (selección). Cuando se replica la información, algunas copias pueden modificarse de manera diferente mientras que otras permanecen iguales, lo que permite que la información aumente. Estas funciones crecientes y reduccionales no fueron modeladas por Dembski. En otras palabras, los cálculos de Dembski no modelan el nacimiento y la muerte. Este defecto básico en su modelado hace que todos los cálculos y razonamientos posteriores de Dembski en No Free Lunch sean irrelevantes porque su modelo básico no refleja la realidad. Dado que la base de No Free Lunch se basa en este argumento defectuoso, toda la tesis del libro se derrumba. [28]
Según Martin Nowak, profesor de matemáticas y biología evolutiva de Harvard, “no podemos calcular la probabilidad de que haya surgido un ojo. No tenemos la información para hacer el cálculo”. [7]
Los críticos de Dembski señalan que la complejidad especificada, tal como la definió originalmente Leslie Orgel, es precisamente lo que se supone que crea la evolución darwiniana. Los críticos sostienen que Dembski utiliza el término "complejo" como la mayoría de la gente utilizaría "absurdamente improbable". También afirman que su argumento es circular : la complejidad especificada no puede ocurrir de forma natural porque Dembski la ha definido así. Argumentan que para demostrar con éxito la existencia de la complejidad especificada, sería necesario demostrar que alguna característica biológica tiene indudablemente una probabilidad extremadamente baja de ocurrir por cualquier medio natural, algo que Dembski y otros casi nunca han intentado hacer. Tales cálculos dependen de la evaluación precisa de numerosas probabilidades contribuyentes, cuya determinación a menudo es necesariamente subjetiva. Por lo tanto, la complejidad especificada puede, como máximo, proporcionar una "probabilidad muy alta", pero no una certeza absoluta.
Otra crítica se refiere al problema de los "resultados arbitrarios pero específicos". Por ejemplo, si se lanza una moneda al azar 1000 veces, la probabilidad de que ocurra un resultado particular es aproximadamente de una en 10 300 . Para cualquier resultado específico particular del proceso de lanzamiento de la moneda, la probabilidad a priori (probabilidad medida antes de que ocurra el evento) de que este patrón ocurra es, por lo tanto, de una en 10 300 , que es astronómicamente menor que el límite de probabilidad universal de Dembski de una en 10 150 . Sin embargo, sabemos que la probabilidad post hoc (probabilidad observada después de que ocurre el evento) de que ocurra es exactamente uno, ya que observamos que ocurrió. Esto es similar a la observación de que es poco probable que una persona dada gane una lotería, pero, eventualmente, una lotería tendrá un ganador; argumentar que es muy improbable que un jugador gane no es lo mismo que demostrar que existe la misma probabilidad de que nadie gane. De manera similar, se ha argumentado que "simplemente se está explorando un espacio de posibilidades y nosotros, como animales que buscan patrones, simplemente estamos imponiendo patrones y, por lo tanto, objetivos, después del hecho". [15]
Aparte de estas consideraciones teóricas, los críticos citan informes de pruebas de la clase de "generación espontánea" evolutiva que, según Dembski, es demasiado improbable que se produzca de forma natural. Por ejemplo, en 1982, BG Hall publicó una investigación que demostraba que, tras eliminar un gen que permite la digestión del azúcar en ciertas bacterias, estas, cuando crecen en medios ricos en azúcar, desarrollan rápidamente nuevas enzimas que digieren el azúcar para sustituir a las eliminadas. [29] Otro ejemplo muy citado es el descubrimiento de bacterias que se alimentan de nailon y que producen enzimas que sólo son útiles para digerir materiales sintéticos que no existían antes de la invención del nailon en 1935.
Otros comentaristas han señalado que la evolución a través de la selección se utiliza con frecuencia para diseñar ciertos sistemas electrónicos, aeronáuticos y automotrices que se consideran problemas demasiado complejos para los "diseñadores inteligentes" humanos. [30] Esto contradice el argumento de que se requiere un diseñador inteligente para los sistemas más complejos. Tales técnicas evolutivas pueden conducir a diseños que son difíciles de entender o evaluar, ya que ningún ser humano entiende qué compensaciones se hicieron en el proceso evolutivo, algo que imita nuestra pobre comprensión de los sistemas biológicos.
El libro de Dembski No Free Lunch fue criticado por no abordar el trabajo de los investigadores que utilizan simulaciones por computadora para investigar la vida artificial . Según Shallit:
El campo de la vida artificial plantea evidentemente un desafío significativo a las afirmaciones de Dembski sobre el fracaso de los algoritmos evolutivos para generar complejidad. De hecho, los investigadores de la vida artificial descubren regularmente que sus simulaciones de la evolución producen el tipo de novedades y una mayor complejidad que Dembski afirma que son imposibles. [27]
![{\displaystyle \sigma =-\log _{2}[R\times \varphi (T)\times \operatorname {P} (T)],}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/36801f28456711f36c9c48fb914cd094ed42038b)
