Behauptung CF011.2:

The No Free Lunch (NFL) theorems (Wolpert and Macready 1997) prove that evolutionary algorithms, when averaged across fitness functions, cannot outperform blind search. This means that an evolutionary algorithm can find a specified target only if complex specified information already resides in the fitness function. Evolutionary algorithms cannot account for the complex specified information we see in life; that information has to come from design.

Quelle:

Dembski, William A., 2002b. No Free Lunch, Lanham, MD: Rowman & Littlefield, S. xii, 199-212.

Antwort:

  1. Die NFL-Theoreme gelten nicht für die biologische Evolution. Die NFL-Theoreme gelten nur, wenn die Fitnessfunktion unabhängig vom Algorithmus ist, aber bei der Evolution beeinflussen sich die sich entwickelnden Populationen gegenseitig und die Umwelt, und daher auch die Fitnessfunktionen.

    Es sollte auch beachtet werden, dass die NFL-Theoreme sich nicht auf das Finden eines Ziels beziehen. Sie können auf Probleme wie das Finden angewendet werden, welche von mehreren Algorithmen am besten funktioniert; diese Anwendung unterscheidet sich vom Konzept eines Ziels von Dembski.

    Dembski selbst schrieb später, dass die NFL-Theoreme für seine These nicht wichtig sind, die sich auf Verdrängung und Erhaltung von Information (Dembski 2002a) bezieht.

  2. Die NFL-Theoreme betrachten den Durchschnitt aller Fitnessfunktionen. Das Finden einer überdurchschnittlichen Fitnessfunktion ist nicht kompliziert und ist oft trivial. Wenn Sie eine Lösung suchen, die nach einem bestimmten Maßstab gut funktioniert, dann wird eine Fitnessfunktion, die diesen Maßstab misst, in der Regel besser funktionieren als eine blinde Suche. Zum Beispiel, wenn Sie sich für das Überleben und die Fortpflanzung in einer bestimmten Umwelt interessieren, dann ist das Überleben und die Fortpflanzung in dieser Umgebung eine gute Wahl für eine Fitnessfunktion.

  3. Der ultimative Test eines Konzepts ist, ob es funktioniert. Evolutionäre Algorithmen funktionieren. Sie finden Lösungen für viele Probleme, die mit anderen Methoden unlösbar sind. Wenn die Mathematik zuverlässigen Beobachtungen widerspricht, wird die Mathematik falsch angewendet, ist irrelevant oder falsch.

  4. Komplexe spezifizierte Information bedeutet nicht Design.

  5. Kein Design-Theoretiker hat je gezeigt, dass komplexe spezifizierte Information im Leben existiert.

  6. Dass die Evolution Information aus der Umwelt verwendet (über die Fitnessfunktion), ist nichts Neues. Der Prozess wird Anpassung genannt. Darwin schrieb etwas über das allgemeine Thema (Darwin 1859). Es impliziert kein Design.

Links:

Perakh, Mark, 2003. The No Free Lunch theorems and their application to evolutionary algorithms. http://www.talkreason.org/articles/orr.cfm

Referenzen:

  1. Darwin, C., 1872. Der Ursprung der Arten, 1. Auflage. Senate, London. http://www.talkorigins.org/faqs/origin.html
  2. Dembski, William A., 2002a (6. Nov.). The ARN Design Forum: Was genetische Algorithmen können. http://www.arn.org/ubb/ultimatebb.php?ubb=get_topic;f=13;t=000428;p=1
  3. Wolpert, D. H. und W. G. Macready, 1997. No Free Lunch Theoreme für Optimierung. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1(1): 67-82. http://citeseer.nj.nec.com/wolpert96no.html

Weitere Lektüre:

Wein, Richard, 2002. Not a free lunch but a box of chocolates: A critique of William Dembski's book Kein kostenloses Mittagessen. http://www.talkorigins.org/design/faqs/nfl/

Wolpert, David, 2002. William Dembski's treatment of the No Free Lunch theorems is written in jello. Mathematische Besprechungen, Feb. 2003, review 2003b:00012. http://www.talkreason.org/articles/jello.cfm or http://www.arn.org/boards/ubb-get_topic-f-14-t-000221.html
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erstellt 2003-10-22, geändert 2003-10-25