Objet:    | Iain confond le test de Behe pour la CI avec une affirmation sur l'histoire
Date:       | 18 déc. 2008
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Iain Inkster a écrit :
>> La théorie de l'évolution ne postule pas que les structures modernes
>> sont dérivées de versions fonctionnellement incomplètes des structures
>> modernes.

Toni Pagano a écrit :
> Ceci a été le mantra depuis 1996, lorsque Behe a identifié
> au moins deux structures/systèmes réels « complexes irréductibles »
> qui réfutent la néo-Darwinisme comme moteur universel de
> la nouveauté et de la diversité biologiques.

> Les mutations aléatoires et la sélection naturelle ne peuvent agir que sur une
> FONCTION EXISTANTE, qu'elle soit rudimentaire ou moderne. Et les processus
> purement naturalistes sont par nécessité graduels et linéaires.

Steven L. répond :
Les processus évolutifs ne sont guère linéaires.

Dans l'histoire de la vie sur Terre, la capacité de voler a été acquise et perdue à de nombreuses reprises, la capacité de voir a été acquise et perdue à de nombreuses reprises, les poissons ont évolué en tétrapodes qui ont colonisé la terre ferme et ensuite les mammifères cétacés sont retournés dans l'eau, etc. Pourquoi cela s'est-il produit ? Cela s'est produit parce que l'environnement, contre lequel l'organisme devait s'adapter, changeait constamment. Parfois, la vue est avantageuse, parfois elle ne l'est pas.

Et en raison de ce mouvement avant-arrière, il est facile de perdre de vue comment le produit final a été obtenu.

À chaque fois que vous changez le pneu de votre voiture, vous devez faire face à cela.

Si vous ne pouviez « agir que sur les fonctions existantes » de la voiture, vous devriez changer la roue alors que les quatre roues existantes de la voiture reposent sur le sol, ce qui serait impossible. Au lieu de cela, vous ajoutez une fonction *temporaire* (la chèvre), soulevez une roue, changez la roue sur cette roue, abaissez cette roue de nouveau au sol, puis retirez à nouveau cette fonction de chèvre. À tout moment, vous avez agi sur une fonction existante.

Mais ce que vous avez fait était un processus *non linéaire* : vous avez introduit un élément temporaire (le levier) uniquement pour vous en débarrasser à nouveau à la fin.

Mais si vous ne saviez pas que c'est ainsi que l'on change les pneus, et que vous ne regardiez que le produit fini (une voiture avec quatre pneus entièrement gonflés), vous concluriez qu'il est impossible de changer le pneu crevé d'une voiture : vous ne pouvez pas faire passer le pneu sous la jante tant que cette roue est au sol.

En ingénierie, de nombreuses choses fonctionnent ainsi : les gratte-ciels sont érigés avec des échafaudages temporaires qui sont retirés avant que le bâtiment ne soit ouvert au public. Les viaducs routiers sont érigés avec des vérins hydrauliques qui les maintiennent en place jusqu'à ce que le viaduc soit construit et puisse rester debout tout seul, après quoi les vérins hydrauliques sont retirés.

Avec des espèces qui gagnent et perdent constamment des fonctions afin de s'adapter à de nouveaux environnements, il est facile de perdre de vue le « squelette temporaire » qui a permis à une espèce d'atteindre son état actuel. Ce « squelette temporaire » est une espèce ancêtre qui n'a plus besoin de cette fonction hautement spécialisée.

> Cela signifie que l'algorithme évolutif néodarwinien peut,
> de manière générale, ne faire qu'escalader un pic de fitness particulier
> d'une fonction existante, il ne peut pas sauter de ce pic à un autre.

La métrique de la « fitness » ne reste pas constante tout au long de cette migration.

Contrairement à de nombreux problèmes d'optimisation de l'espace d'états dans l'espace des systèmes (ce à quoi je pense que vous faites référence), la « fitness » est simplement relative à ce que l'environnement est à un point donné dans le temps -- et cela change toujours. Disons que l'algorithme évolutif atteint un optimum local par rapport à cela. Demain, l'environnement change, et maintenant cet optimum local n'est plus valide. La recherche recommence, et un nouvel optimum local peut être trouvé (si l'environnement ne change pas à nouveau dans l'intervalle !)

En résumé, l'algorithme évolutif « poursuit » constamment la fonction de contrainte de l'aptitude, car il est lui-même contraint par l'environnement changeant. Et un optimum global peut ne jamais être trouvé au cours de tout cela.

> Il postule en effet que le mécanisme néodarwinien
> ne peut agir que sur une FONCTION EXISTANTE.

Voir ci-dessus. Ce que vous négligez, c'est que certaines fonctions qui sont ajoutées sont simplement des « aides » temporaires pour une autre fin – comme les vérins hydrauliques et les échafaudages. Elles arrivent et disparaissent avant que vous n'ayez remarqué le produit final.

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