Behauptung CF011:

Genetic algorithms are claimed to demonstrate that evolutionary processes can create design, but in such algorithms, the design is smuggled in in the form of the fitness function. Evolutionary algorithms do not create specified complexity.

Quelle:

Dembski, William A., 1999. Warum evolutionäre Algorithmen keine spezifische Komplexität erzeugen können. Metaviews 152 (1. Nov.). (www.meta-list.org). http://www.leaderu.com/offices/dembski/docs/bd-algorithms.html

Antwort:

  1. Die Fitnessfunktion genetischer Algorithmen muss nicht unbedingt neue Informationen enthalten. Eine Fitnessfunktion kann ausgedrückt werden als ob der Algorithmus in einer bestimmten Umgebung besser oder schlechter abschneidet. Die einzige Information wird von der Umgebung bereitgestellt, die in der Regel an die reale Welt angelehnt ist. Die Behauptung macht nur Sinn, wenn Design als das definiert wird, was in der Natur bereits vorhanden ist.

    Man kann argumentieren, dass Natur und Design untrennbar verbunden sind (und Dembski scheint genau ein solches Argument zu machen; Dembski 2002, xiv), aber dies ungültig macht das Designargument. Design hat nur Bedeutung, wenn es im Kontrast zu Nicht-Design steht, und die Definition von Design als der gesamten Natur macht Nicht-Design nicht existent.

  2. Genetische Algorithmen kommen oft mit neuartigen Lösungen zurecht, die manchmal sogar direkten menschlichen Designs überlegen sind (Koza et al. 2003) und die nicht auf menschliche Expertise angewiesen sind (Chellapilla und Fogel 2001). Menschen können den Algorithmen zwar gesagt haben, was zu tun ist, aber das Wie definiert das Design.

  3. Genetische Algorithmen sind keine perfekten evolutionären Simulationen, da sie ein vordefiniertes Ziel haben, das zur Berechnung der Fitness verwendet wird. Sie demonstrieren die Kraft zufälliger Variation, Rekombination und Selektion, um neuartige Lösungen für Probleme zu produzieren, aber sie sind keine vollständige Simulation der Evolution (und sind auch nicht dazu gedacht). In Simulationen der biologischen Evolution wird die Fitness nur lokal bewertet; das Überleben und die Fortpflanzung basieren nur auf Informationen über lokale Bedingungen, nicht auf ultimativen Zielen. Allerdings zeigen die Simulationen, dass entfernte Fitnessspitzen erreicht werden, wenn es Bedingungen mittlerer Fitness gibt (Lenski et al. 2003). Evolutionäre Prozesse „suchen" nicht. Sie reagieren nur auf die lokale Fitnesslandschaft. Die Tatsache, dass Evolution (gelegentlich) Fitnessspitzen erreicht, ist ein Nebenprodukt des Evolvierens auf korrelierten Fitnesslandschaften unter Verwendung einer rein lokalen Fitnessbewertung, nicht ein intendiertes Ergebnis.

Links:

Marczyk, Adam, 2004. Genetic algorithms and evolutionary computation. http://www.talkorigins.org/faqs/genalg/genalg.html

RBH. 2003. Untitled. (5 July). http://www.iscid.org/boards/ubb-get_topic-f-6-t-000384.html#000013

Referenzen:

  1. Chellapilla, K. und D. B. Fogel, 2001. Entwicklung eines Experten-Schachprogramms ohne menschliches Fachwissen. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 5: 422-428. http://www.natural-selection.com/Library/2001/IEEE-TEVC.pdf
  2. Dembski, William A., 2002. No Free Lunch, Lanham, MD: Rowman & Littlefield.
  3. Koza, John R., Martin A. Keane und Matthew J. Streeter, 2003. Entwicklung von Erfindungen. Scientific American 288(2) (Feb.): 52-59.
  4. Lenski, R. E., C. Ofria, R. T. Pennock und C. Adami, 2003. Der evolutionäre Ursprung komplexer Merkmale. Nature 423: 139-144. http://myxo.css.msu.edu/papers/nature2003/ Siehe auch: National Science Foundation, 2003. Künstliche-Leben-Experimente zeigen, wie komplexe Funktionen entstehen können. http://www.sciencedaily.com/releases/2003/05/030508075843.htm
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erstellt 2003-4-14, geändert 2005-7-31