Weaselution

Akıllı Tasarım nesne dersleri - gösteri evrim sorunları karmaşıklığı arttıkça

Richard Dawkins'in Gelincik programı olmayan rasgele kümülatif seçim ile birlikte evrimsel süreçler rasgele varyasyon gösterir. verilen yeterli zaman iddia, küçük artan genetik kod değişiklikleri karmaşık sistemleri üretmek. Bu 'sonsuz maymun teoremi' dayanan bir basitleştirme; sonsuz zaman göz önüne alındığında, bir maymun ve bir daktilo sonunda Shakespeare'in tüm iş yaratabilir. Gelincik programı Hamlet küçük bir ifade ayıklar, evrimsel hedef ifade olarak "Öyle sanırım bu bir gelincik GİBİDİR". Bu tekrar tekrar çoğaltır, ancak 'mutasyon' rastgele şans, 28 harften rastgele bir dizi seçerek başlar. Program mutant ifadeler, orijinal ifade 'döl' inceler ve en hedefini benzeyen biri galiba BİR gelincik GİBİDİR seçer.

Weaselution bu mechanizes ve bunun üzerine genişletir - kendi evrimsel varsayımlar yapmasını sağlar. Sen döl sayısı, mutasyon oranları, en önemlisi hedef ifade ve seçimi için gerekli olan karmaşıklığı ile deneme yapabilirsiniz.

Dawkins'in gelincik programında, hedef eşleşen her karakter bir yarar olarak kabul edilir ve hemen bir sonraki nesil için seçildi. Gerçekte, işler biraz daha karmaşık - kısmen gelişmiş özellik hiçbir yararı olacaktı; böylece kısmi özellik başka daha seçilen ve 'dışarı intikal' olacak hiçbir şansı daha yüksektir. Daha doğru bir benzetme tam kelime yararlı olabilmek için gerekli ve gelecek nesil için seçilmiş olmasıdır. Weaselution size 4 karmaşıklık modlarından birini seçmek için izin vererek karmaşıklık etkilerini gösterir:

Mod 1: yok - her hedef ifade eşleme mektup doğası gereği seçilebilir olduğu varsayılır. Ama neden bitmemiş bir kelime herhangi bir seçenekleri de olurdu? Bazı karmaşıklık Eğer anlam için en az bir kelime ihtiyacım gibi, seçilebilir olması özelliği için gereklidir.

mod 4: Bütün kelime - bazı karmaşıklığı gerekli varsayar. bir şey (daha iyi uygunluk) seçilecek için bir fonksiyonu gerçekleştirmek için vardır. Bütün bu kelime yerine kadar seçilecek bir kelime izin vermeyerek simüle edilmektedir. tüm kelime tam değil çünkü MELDINLS 0 olarak attı. tüm kelime tamamlandıktan beri galiba 8 olarak attı. Bu seçilebilir önce bir sözcük intikal eder önemli ölçüde oranları artar.

Mod 2: birikimi / sabit pozisyon Karmaşıklık - indirgenemez komplekslik için ortak bir çürütme bu bileşenlerin kendi yararsız olduğunu varsayar olmasıdır. Evrimsel modelde, büyük montajlar alt bileşenleri dolayısıyla onlar seçilebilir, diğer işleri yapabilir. Weaselution modeller bu modda o kavram. Karmaşık fonksiyonlar (bizim sim uzun kelime) küçük daha az karmaşık fonksiyonlar (kısa kelime) oluşur. Galiba alt kelime: Örneğin: Me, ince, içinde, düşünen, ben, mürekkep, düşünüyorum. Bu küçük sözler geçerli bir alt-kelime dikkate alınması Hamlet bulunmalıdır kuralını kullanır. (Weaselution Hamlet tümünü içeren ve alt-kelimelerden o işin var doğrular). Bu mod önemli bir hile var - alt kelimeleri büyük bir kelimenin doğru zorlanması. Örnek: galiba Giriş: Beni ------ değil --- Me ---

Mod 3: Weaselution Demo 4: birikimi / belirtilmemiş pozisyonu ile Karmaşıklık. alt-kelime konumu dışında mod 2 ile aynı önceden belirlenmiş değildir. alt-kelime seçilen ancak daha büyük kelime oluşturmak için yanlış konumda olabilir. Alt-kelimeler tesadüfen doğru sıralamayla kendilerini bir araya getirmek gerekir.

evrim kısa geliş göstermek için Weaselution en benzetme kullanın. Bu akıllı tasarım için etkili savunan bir araç olarak kullanılabilir. hayat ile karşılaştırıldığında Özellikle HAMLET basitleştirilmesi düşünün. Örneğin: ortalama kelime 5 harf vardır, bu seferde yerde tüm harfleri almanın 1 10000000 yılında şansını üretir. küçük protein, insülin, bu şansı ile açısından faydalı bir proteini monte edilmesi için bir 1 66 ^ 10 ihtimal üretir 51 amino asit yer alır.