ARTICOLO AGGIORNATO E CORRETTO: Probabilità del caso
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Eliminata una citazione di Dawkins decontestualizzata

Aggiunta di questa parte:






Gli scienziati informatici hanno fatto tanta sperimentazione con gli "Algoritmi Genetici" per molto tempo ai nostri giorni, ed è chiaro che tali modelli hanno enormi limiti. Un programma di computer per giocare a scacchi, per esempio, guarda diverse mosse in avanti e sceglie la mossa che porterà alla posizione più forte in futuro. La potenza di un computer per il gioco degli scacchi è determinato dal numero di mosse che può guardare in avanti. Qualsiasi computer moderno può battere un giocatore medio di scacchi umano, ma c'è stato bisogno di un enorme super computer per battere Kasparov nel 1997. Poiché il computer guarda in avanti nel futuro, il numero di combinazioni che deve analizzare aumenta esponenzialmente. Gli algoritmi del gioco degli scacchi fanno regolarmente "sacrifici" a breve termine per arrivare ad obiettivi a lungo termine. Gli Algoritmi Genetici, tuttavia, non possono farlo perché sono interessati solamente alla forza della prossima generazione. Non importa quanto sia grande la popolazione o la lunghezza del tempo, essi semplicemente non possono risolvere i problemi degli scacchi. Non sono inoltre in grado di costruire una struttura come un ponte, che è utile solo una volta che è completo, e richiede una complessa serie di dispendiosi passaggi intermedi.
Gli scienziati informatici hanno riscontrato le carenze degli Algoritmi Genetici. Questi si perdono nel massimo/minimo locale. Gli Algoritmi genetici hanno lo stesso problema - tutti i piccoli cambiamenti hanno un impatto negativo. Se le cose stanno così non ha senso: Provate ad immaginare un ponte in via di sviluppo secondo la teoria di Darwin. Fino a quando non è possibile attraversare il ponte la struttura sprecata detrae invece di aggiungere al suo successo, ma il ponte è troppo complesso per essere costruito in una sola generazione. Ora, se gli Algoritmi Genetici non possono costruire neppure un semplice ponte come potrebbero mai costruire l'occhio umano? I biologi a volte lottano con questo argomento, ma per gli scienziati tutti d'un pezzo e aventi disciplina mentale questo fatto mina l'intera teoria.

A differenza della funzione di densità di probabilità dei fenomeni d'onda quantistica, non c'è una mano invisibile a lavoro per stabilire un modello su manifestazioni casuali successive, tutti gli eventi probabilistici devono contribuire al prodotto finale lungo un percorso logico di evoluzione autonomo e monotono, ma per il vero esperto di fisica teorica questo è completamente ridicolo, perché nulla viene realizzato in questo modo, sia a livello micro che macro (ad esempio, il modello è all'esterno della struttura, il progresso non è monotono, il percorso non è singolare).
I biologi, invece, tendevano a sventolare la teoria per mezzo di questi - ma i recenti progressi scientifici in microbiologia stanno cambiando le cose. Dalla scoperta del DNA i biologi hanno gradualmente appreso che l'unità cellulare più elementare alla base di ogni forma di vita conosciuta sulla Terra è enormemente complessa. Molto più complessa di quantolo sia l'ultimo compiuter Intel per esempio. E' così altamente meccanizzata con concetti quali hardware e software che molti nella prima linea della microbiologia credono che un algoritmo genetico non avrebbe potuto assolutamente produrla. Il tempo non aiuta, la sua struttura tecnica, dicono, semplicemente supera quello che gli algoritmi genetici saranno mai in grado di produrre. Così la realizzazione della complessità microscopica dell'unità cellulare, iniziata agli albori nel 1950, sta dirigendo verso una sorta di rivoluzione copernicana nel campo della scienza biologica, che stà rovesciando la logica del moderno Darwinismo, ed i rivoluzionari sono i fisici teorici ed i microbiologi, mentre i difensori dello status quo sono i biologi ordinari specializzati nella habitat e stile di vita delle scimmie e scimpanzé, ecc

La teoria dell'evoluzione è ormai diventata così controversa che il famoso filosofo Anthony Flew, che per molti decenni ha sventolato la bandiera dell'ateismo, di recente si è dichiarato credente in, beh, qualcosa.


Nel febbraio 2008 (circa 7 anni dopo che le voci della sua 'conversione' emersero) ha dichiarato in un'intervista:
Flew: Penso che gli argomenti più impressionanti per l'esistenza di Dio sono quelli che sono supportati dalle recenti scoperte scientifiche. Non sono mai stato molto impressionato dall'argomento cosmologico Kalam, e non credo che si sia rafforzato di recente. Tuttavia, credo che l'argomento dell'Intelligent Design sia enormemente più forte di quanto lo fosse quando l'ho incontrai la prima volta.

HABERMAS: Quindi dei principali argomenti teistici, come quelli cosmologici, teleologici, morali e ontologici, gli unici veramente impressionanti che ritiene decisivi sono le forme scientifiche della teleologia? [la teleologia è lo studio filosofico del design in natura]

Flew: Assolutamente. Mi sembra che Richard Dawkins trascuri costantemente il fatto che ... i risultati di oltre 50 anni di ricerca sul DNA hanno fornito materiali per un nuovo ed enormemente potente argomento in supporto del design.

L'evoluzione si basa essenzialmente su mutazioni casuali e selezione naturale.

In particolare quello che si riconosce è che costruire nuovi animali complessi richiede davvero NUOVA INFORMAZIONE, (non complessità!) ... INFORMAZIONE... disposizione specificata delle sequenze.

Se pensiamo di mutare qualcosa, comprendiamo che abbiamo bisogno di informazione per costruire un nuovo organismo, esattamente come abbiamo bisogno di nuova informazione per dare al nostro computer una nuova funzione. E se iniziamo a pensarci su alla luce della rivoluzione dell'informazione altre domande vengono sollevate riguardo la forza delle mutazioni.

Poniamoci un quesito: Ho una sezione del codice digitale, una sezione di un testo alfabetico e inizio a modificarlo casualmente, alla cieca... è più probabile che andrò a degradare il significato e la funzione che si trova o è più probabile che l'andrò a rafforzare, a migliorare?

Chiaramente molto probabilmente degraderò! Ed una delle ragioni per questo è che la proporzione del numero di sequenze di caratteri alfabetici che formano funzioni è insignificante rispetto alle sequenze che non lo fanno.

In una sequenza di 10 lettere della lingua inglese abbiamo una sequenza funzionale per ogni 1014 o 100 trilioni di sequenze non funzionali!

Quindi inevitabilmente comincerò a degradare le cose, andrò ad allontanare le sequenze dalla funzionalità verso la non funzionalità.

Intuitivamente la biologia non è la stessa degli anni 60, in particolare i matematici, i fisici del MIT che iniziarono a riflettere sulle plausibilità matematiche della teoria della mutazione, non sapevano, se la stessa cosa era vera per geni e proteine, che il rapporto delle sequenze funzionali era molto piccolo, il rapporto tra funzionale e non funzionale era molto ridotto. Questa questione venne presa da Douglas Axe il direttore del laboratorio dell'istituto biologico che è il luogo in cui il più della ricerca rispetto a tali studi è stata fatta. Axe iniziò la sua ricerca all'Università di Cambridge è si pose una domanda critica:

Quanto rare o comuni sono le sequenze funzionali di geni o proteine in relazione a tutte le possibili vie che ci sono di disporre i caratteri base, il messaggio genetico o gli amminoacidi nelle proteine?

Se ne risultava che le sequenze funzionali erano molto comuni era possibile immaginare che attraverso le mutazioni si poteva saltare da una "isola" funzionale all'altra molto agevolmente, ma se risultava che il rapporto tra sequenze funzionali e non funzionali era astronomicamente piccolo, allora avremmo avuto una situazione in cui la mutazione avrebbe cercato indefinitamente nel tentativo di trovare sequenze funzionali non avendo abbastanza tempo per farlo... come cercare un piccolissimo ago in un gigante pagliaio.

Il lavoro di Axe, un periodo di 14 anni di ricerca, pubblicato in General Molecular Biology Journal determinò che il rapporto tra proteine funzionali per gli spazi corrispondenti a tutte le possibili combinazioni di sistemare amminoacidi a quella data lunghezza è astronomicamente ridotta... il rapporto è di 1 su 1077. Per comprendere meglio quindi immaginiamo di provare a trovare la combinazione di una cassaforte. immaginiamo di avere una combinazione che ha 77 manopole con 10 combinazioni per manopola e abbiamo solo una combinazione funzionale...

Ci vorrà poco o molto tempo per cercare quello spazio in tutte quelle possibilità per generare la nuova combinazione o informazione di cui abbiamo bisogno per sbloccare la serratura della cassaforte?

Ovviamente ci prenderà una quantità di tempo immensa!!

E questa è la misura delle probabilità di generare una piegatura di proteina (protein fold) nemmeno un intera proteina.

Per arrivare a un nuovo animale primitivo, per costruire e arrivare all'occhio di un trilobita per non dire di tutto l'animale abbiamo bisogno di molti geni.

Quindi quello che si può concludere da questo è che il meccanismo evolutivo è grandemente inadeguato per spiegare l'origine dell'informazione di cui abbiamo bisogno per costruire nuovi geni e proteine, ed è inadeguato per spiegare l'origine di forme biologiche nobili.