![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
mns2012
Имеется осмысленная строка заданной длины, составленная из символов фиксированного алфавита. Сторонники методологии распознавания дизайна утверждают, что, если эта осмысленная строка имеет достаточную длину, то о случайном её появлении говорить не имеет никакого практического смысла.
Критики говорят: Имеет. Ну, и что? Мало ли что могло случайно сформироваться?! Что-то ведь должно было "выпасть"! Камни в космосе соударялись-соударялись, и потом бац! и "Война и мир" самонаписалась. Могло такое быть? Могло быть всё, что угодно.
Один остроумный читатель вспоминал своего старшину, который спрашивал салаг из университета: "Если вы все тут такие умные, объясните мне, какова вероятность того, что свет от далёкой звезды попадёт мне прямо в глаз?"
Давайте разберёмся.
Допустим, у нас есть некий прибор, генерирующий строки, используя алфавит: A = {0, 1, ..., 9}. Размер алфавита |A| = 10. Пусть для определённости символы генерируются со скоростью 1 символ в секунду. Всё верно: при условии бесперебойной работы прибора и при пренебрежимо малых отклонениях от номинальной частоты, вероятность того, что он выдаст строку длиной 1 млн символов за 1 млн секунд, равна 1 ("что-нибудь да выдаст").
Однако этот аргумент работает только при отсутствии заранее заданной спецификации. Спецификация -- это как раз то, что конкретизирует наше "что-нибудь".
Если вы тренируетесь в стрельбе, как объективно оценить её качество? Очень просто: соотнесением результатов с тем, какова мишень, какого она размера и где она находится по отношению к вам. Оценка типа "как-нибудь да выстрелит" практического смысла не имеет, по ней нельзя вынести вердикт о качестве стрельбы. Она равносильна обрисовыванию мишени после выстрела вокруг следа от пули (так называемая ошибка "техасского стрелка"). Лишь тогда можно составить адекватное представление о мастерстве стрелка, когда мишень задана заранее, расположена достаточно далеко от него и имеет соответствующие размеры. Мишень в этом случае и является спецификацией.
Вернёмся к нашему генератору символов. Предположим, что до начала работы прибора у нас есть спецификация в виде фиксированной строки длиной 1 млн символов. Какова вероятность совпадения сгенерированной прибором строки со спецификацией? В предположении о том, что совпадение каждого символа в строке не зависимо от совпадения любого другого:
P(total match) = (1 / |A|)L = (1 / 10)106 = 10-106.
С ростом L вероятность совпадения со спецификацией убывает настолько быстро, что уже для текстов достаточно небольших размеров не хватит вероятностных ресурсов вселенной, ведь естественные процессы могут обеспечить лишь конечные значения частоты и времени работы прибора. Поэтому-то при совпадении достаточно длинной строки со спецификацией можно быть уверенным в том, что мы имеем дело с дизайном.
Введение спецификации позволяет переформулировать вопрос старшины-теоретика: "Какова вероятность того, что заданный фотон от далёкой звезды попадёт мне прямо в глаз?" Разница всё-таки есть, согласитесь. Здесь мы, как и полагается, сначала рисуем мишень, а затем смотрим, куда попал наш выстрел, а раньше мы, рассматривая попадание на сетчатку любого фотона из достаточно большой группы, фактически рисовали мишень пост-фактум вокруг уже произведённого выстрела или делали мишень столь большой, что судить о качестве стрельбы по попаданию в неё не было практически никакого смысла.
Весь, так сказать, нерв полемики вокруг дизайна в приложении к биологии заключается в корректной оценке того, что могло реализоваться эволюционным путём. ID-шники утверждают, что возможности эволюции достаточно скромны: ~ 140 функциональных бит. Важные сопутствующие вопросы: каково распределение кластеров функции в параметрическом пространстве и каковы размеры кластеров. В случае естественного языка вопрос стоит так: сколькими фразами возможно передать тот же самый смысл? Проблема здесь ещё и в том, что функция неаддитивна: она добавляется в систему дискретно. До того, как добавится очередная функция, она не видна отбору, а практические возможности блуждания по параметрическому пространству астрономических размеров оказываются весьма ограничены.
Вот в этой книге (Dembski/Ewert. Design Inference: Eliminating Chance Through Small Probabilities, 2nd edition) рассматривается вопрос так наз. генетических алгоритмов, эффективность которых на практике всегда связана с интеллектуальными настройками и управлением процесса поиска решений. Информация подчиняется закону сохранения (No Free Lunch): невозможно просто пожинать информационные плоды, не затрачивая интеллектуальных усилий.
См. также: G. Puccio, Defending intelligent design theory: Why targets are real targets, propabilities real probabilities, and the Texas sharp shooter fallacy does not apply at all.
Эту статью я переводил на русский язык: biosemiotics.livejournal.com/gpuccio
no subject
Date: 2024-09-15 11:15 am (UTC)no subject
Date: 2024-09-15 11:30 am (UTC)no subject
Date: 2024-09-15 11:33 am (UTC)no subject
Date: 2024-09-15 12:28 pm (UTC)no subject
Date: 2024-09-15 12:31 pm (UTC)no subject
Date: 2024-09-15 01:04 pm (UTC)no subject
Date: 2024-09-15 07:41 pm (UTC)