Alegação 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.

Fonte:

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

Resposta:

  1. Os teoremas NFL não se aplicam à evolução biológica. Os teoremas NFL aplicam-se apenas quando a função de aptidão é independente do algoritmo, mas na evolução, as populações em evolução afetam o ambiente e umas às outras e, portanto, as funções de aptidão.

    Também deve ser notado que os teoremas NFL não se referem à descoberta de um alvo. Eles podem aplicar-se a problemas como determinar qual de vários algoritmos funciona melhor; tal aplicação difere do conceito de alvo de Dembski.

    Dembski escreveu mais tarde que os teoremas NFL não são importantes para o seu ponto, que se refere à deslocamento e conservação da informação (Dembski 2002a).

  2. Os teoremas NFL consideram a média de todas as funções de aptidão. Encontrar uma função de aptidão acima da média não é complicado e é frequentemente trivial. Se deseja uma solução que funcione bem de acordo com alguma métrica, então uma função de aptidão que meça essa métrica geralmente funcionará melhor do que uma busca cega. Por exemplo, se estiver interessado na sobrevivência e reprodução num determinado ambiente, então a sobrevivência e reprodução nesse ambiente é uma boa escolha para uma função de aptidão.

  3. O teste definitivo de um conceito é se ele funciona. Os algoritmos evolutivos funcionam. Eles encontram soluções para muitos problemas que são intratáveis com outros métodos. Se a matemática contradizer observação confiável, a matemática foi mal aplicada, irrelevante ou errada.

  4. A informação especificada complexa não indica design.

  5. Nenhum teórico do design jamais demonstrou que a informação especificada complexa existe na vida.

  6. O facto de a evolução usar informação do ambiente (via a função de aptidão) não é nada novo. O processo chama-se adaptação. Darwin escreveu algo sobre o assunto geral (Darwin 1859). Isso não implica design.

Links:

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

Referências:

  1. Darwin, C., 1872. A Origem das Espécies, 1ª Edição. Senate, London. http://www.talkorigins.org/faqs/origin.html
  2. Dembski, William A., 2002a (6 nov.). O Fórum de Design do ARN: O que os algoritmos genéticos podem fazer. http://www.arn.org/ubb/ultimatebb.php?ubb=get_topic;f=13;t=000428;p=1
  3. Wolpert, D. H. e W. G. Macready, 1997. Teoremas sem almoço grátis para otimização. IEEE Transactions on Evolutionary Computation 1(1): 67-82. http://citeseer.nj.nec.com/wolpert96no.html

Estudo adicional:

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

Wolpert, David, 2002. William Dembski's treatment of the No Free Lunch theorems is written in jello. Resenhas Matemáticas, 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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criado 2003-10-22, modificado 2003-10-25