Ku lepszej definicji teorii inteligentnego projektu. Nowa, oparta na pojęciu informacji definicja teorii inteligentnego projektuCzas czytania: 20 min

Niniejszy tekst stanowi siódmą i ostatnią część¹ w serii artykułów Williama A. Dembskiego zatytułowanej Ku lepszej definicji teorii inteligentnego projektu.

Wszystko, o czym była mowa w poprzednich częściach niniejszej serii artykułów, stanowiło przygotowanie gruntu. Nareszcie mogę zaproponować nową, ulepszoną, opartą na pojęciu informacji definicję teorii inteligentnego projektu. Zamiast dostarczyć dalszego uzasadnienia dla tej obiecanej definicji po prostu od razu ją przedstawię:

Teoria inteligentnego projektu to badanie systemów, których informację wyjściową najlepiej da się wyjaśnić jako rezultat wprowadzenia zewnętrznej informacji wejściowej przez inteligencję, nie zaś jako skutek wewnętrznych zdolności systemów.

Poniżej skomentuję tę definicję, objaśniając jej kluczowe terminy, zarówno użyte jawnie, jak i te tylko milcząco w niej zawarte.

Inteligencja a projekt. W przeciwieństwie do wcześniejszych definicji teorii inteligentnego projektu ta definicja umożliwia wyraźne odróżnienie inteligencji od projektu. W świetle tej definicji inteligencja to celowe działanie pozwalające na wyjaśnienie informacji wyjściowej systemu. Zgodnie z tą definicją inteligencja działa nie po prostu jako inteligencja, lecz również jako taka inteligencja, która dokonuje projektu, wprowadzając informację do systemu z zewnątrz. Definicja ta jest więc zgodna z arystotelesowskim ujęciem projektu, w myśl którego projekt tworzy informację od zewnątrz, co odróżnia go od natury, która tworzy informację od wewnątrz.

Ta definicja uwypukla też racje przemawiające za połączeniem słów inteligentny i projekt w wyrażenie inteligentny projekt. Słowo inteligentny jako przymiotnik modyfikujący słowo projekt gwarantuje, że nie mówimy wyłącznie o wrażeniu projektu (jak robią Francisco J. Ayala lub Richard Dawkins). Chodzi natomiast o rzeczywistą inteligencję, która odpowiada za projekt. Co więcej, jest to projekt w pełnym arystotelesowskim sensie, oznaczający przekazanie informacji z zewnątrz przez inteligencję, nie zaś coś, co wygląda na wytwór projektu, ale co w istocie powstało samo z siebie.

Systemy. W tej definicji odniesienie do systemów odpowiednio ogranicza obejmowany prze nią zakres. Zważywszy na to, że projekt oznacza wprowadzenie informacji z zewnątrz, natychmiast rodzi się pytanie, kto lub co jest odbiorcą tej informacji. Zgodnie z tą definicją odbiorcą jest system. Grecka etymologia słowa system wskazuje, że oznacza ono coś, co trzyma się razem – zwykle chodzi o złożony układ części, który tworzy całość. W nowej definicji teorii inteligentnego projektu możemy pojmować systemy szerzej – jako spójne byty, które posiadają pewne zdolności logiczne lub przyczynowe.

Dla naszych celów ważną cechą systemów jest to, że funkcjonują one w określonych granicach. To, co znajduje się wewnątrz granicy, należy do systemu, a to, co jest na zewnątrz, nie należy do niego. Systemy mogą być zagnieżdżone, co znaczy, że dany system może zawierać podsystemy albo być częścią supersystemów. System utworzony z papieru i ołówka nie może sam z siebie napisać sonetu Williama Szekspira. Jeśli do tego systemu dodamy siedmiolatka, który dopiero nauczył się pisać i czytać, to ten supersystem również nie będzie zdolny do napisania sonetu Szekspira. Jeśli jednak dodamy do niego Williama Szekspira, to ten supersystem będzie w stanie napisać taki sonet.

Systemy mogą być duże. Możemy rozważyć na przykład cały system planety Ziemia. Czy ten system ma zdolność do utworzenia życia na uprzednio pozbawionej życia planecie bez pomocy zewnętrznej, inteligentnej ingerencji? Nie trzeba być teoretykiem projektu, aby na to pytanie udzielić odpowiedzi przeczącej. W gruncie rzeczy Francis Crick sformułował teorię kierowanej panspermii, ponieważ uważał, że Ziemia nie jest w stanie sama doprowadzić do powstania życia. Zaproponowana przez niego teoria kierowanej panspermii podpada pod nową definicję teorii inteligentnego projektu.

W reakcji na twierdzenie, że najlepszym wyjaśnieniem tego, iż system daje na wyjściu pewną informację, jest wprowadzenie zewnętrznej informacji przez inteligencję (projekt), naturaliści często rozszerzają rozpatrywany system, asymilując go ze środowiskiem, które rzekomo zawiera wszystkie zasoby informacyjne konieczne do wyjaśnienia informacji wyjściowej. Celem wchłonięcia systemu do dostatecznie dużego środowiska (supersupersystemu) jest wskazanie na zbędność przyjmowania w badaniach przyrody wyjaśnień odwołujących się do projektu, ponieważ zakłada się, że takie środowisko zawiera informację, która w przeciwnym razie musiałaby zostać wprowadzona z zewnątrz. Twierdzi się więc, że cała niezbędna informacja znajduje się w środowisku (wprowadzona na samym początku albo samodzielnie wygenerowana). Inaczej mówiąc, środowisko staje się nieograniczonym źródłem informacji, a projekt jest w ogóle niepotrzebny.

Praktykę rozszerzania systemu, tak aby pokrywał się z informacyjnie plenipotentnym środowiskiem, określam mianem błędu środowiskowego. Jest to błąd, ponieważ:

1. bezzasadnie ignoruje się integralność systemów, które należy rozpatrywać osobno i które nie powinny być wchłaniane arbitralnie do większych supersystemów tylko po to, aby uniknąć problemu projektu; oraz
2. po prostu zakłada się, że środowisko zawsze będzie miało wystarczające zasoby informacyjne, aby projekt był niepotrzebny, nie uznaje się zaś, że zawsze trzeba rzetelnie oceniać rzeczywiste, wewnętrznie wygenerowane zasoby informacyjne środowiska, aby ustalić, czy projekt naprawdę jest niepotrzebny, a jeśli jest potrzebny, to pozwolić na przeprowadzenie zasadnego wnioskowania o projekcie.

Wybór systemu, który będzie analizowany pod kątem świadectw projektu, zwykle podlega zasadzie Złotowłosej: system nie może być zbyt duży ani za mały, lecz musi być w sam raz, ponieważ tylko wówczas dysponujemy odpowiednimi środkami do dokonania rzetelnej oceny, czy informacja wyjściowa systemu rzeczywiście została wygenerowana wewnętrznie, czy jest skutkiem wykorzystania zewnętrznego, inteligentnego źródła informacji (projektu). Najważniejszymi rodzajami układów biologicznych, w których można dostrzec świadectwa projektu, są te cechujące się nieredukowalną i wyspecyfikowaną złożonością.

Zdolności. Kluczowym terminem w nowej definicji teorii inteligentnego projektu są zdolności. Termin ten odnosi się do zdolności przyczynowych systemów umożliwiających wytworzenie pewnych skutków bądź informacji wyjściowych. Systemy są w stanie robić pewne rzeczy, ale nie inne. W pełni funkcjonalny samochód z silnikiem spalinowym nie może nigdzie pojechać, gdy w baku nie ma benzyny, ale jeśli wlejemy benzynę, to samochód pojedzie. Arystoteles pojmował zdolności zgodnie ze swoim rozróżnieniem między potencjalnością a aktualnością. To rozróżnienie wpisywało się w jego metafizykę, która opisywała, jak byty ulegają zmianom. W odniesieniu do nowej definicji teorii inteligentnego projektu potrzebujemy jednak wyłącznie koncepcji zdolności, w której zdolności przyczynowe traktowane są poważnie. Do takich koncepcji z pewnością należy ujęcie Arystotelesa, ale są także inne odpowiednie ujęcia, na przykład realizm naukowy.

Filozofka nauki Nancy Cartwright sformułowała koncepcję zdolności, która jest spójna z nową definicją teorii inteligentnego projektu. Swoją koncepcję przedstawiła w książce Nature’s Capacities and Their Measurement² [Zdolności natury i ich pomiar]. Cartwright przyznała w niej, że prawa naukowe i obserwowane regularności nie są wyłącznie opisami biernych zdarzeń, lecz są wspierane przez zdolności mogące przejawiać się na różne sposoby w zależności od kontekstu. Krytycznie odniosła się do poglądu, zgodnie z którym prawa przyrody obowiązują powszechnie bez żadnych wyjątków, i w zamian zasugerowała, że te prawa opisują tendencje, które są urzeczywistniane, gdy w odpowiednich okolicznościach uaktywnią się określone zdolności. W odniesieniu do nowej definicji teorii inteligentnego projektu proponowane przez Cartwright ujęcie zdolności objaśnia zdolności przyczynowe systemów oraz sposób, w jaki systemy wchodzą w interakcje, by wytworzyć obserwowane zjawiska.

Przypadek i prawdopodobieństwo. Terminy „przypadek” i „prawdopodobieństwo” nie występują w nowej definicji teorii inteligentnego projektu, ale są w niej milcząco zawarte. Zdolności, pojmowane jako zdolności przyczynowe, można opisać naukowo lub matematycznie w kategoriach przypadku i prawdopodobieństwa. W związku z tym twierdzenie, że system ma zdolność do wytworzenia określonego skutku, jest równoznaczne z tezą, że ten system, pozostawiony samemu sobie, z wysokim prawdopodobieństwem wytworzy ten skutek. Natomiast twierdzenie, że system nie posiada zdolności do wytworzenia danego skutku, jest równoznaczne z tezą, że ten system wytworzy ten skutek z małym prawdopodobieństwem, chyba że otrzyma informację z zewnątrz.

W takim probabilistycznym ujęciu zdolności przypadek stanowi opis probabilistycznego zachowania systemu przy tworzeniu danego skutku. W takim ujęciu przypadek nie wskazuje, czy leżące u podłoża procesy przyczynowe mają charakter teleologiczny, czy ateleologiczny. To ujęcie przypadku jest spójne z poglądem Arystotelesa, że cała przyczynowość jest ostatecznie teleologiczna (w jego ujęciu przypadek to uboczne skrzyżowanie się niezależnych łańcuchów przyczynowych, które wszystkie mają charakter teleologiczny). To ujęcie przypadku jest jednak spójne również z poglądem Jacquesa Monoda (wyrażonym w książce Przypadek i konieczność³), zgodnie z którym cała przyczynowość ma ostatecznie charakter ateleologiczny. Przypadek, o którym milcząco mówi nowa definicja teorii inteligentnego projektu, to po prostu nieuprzedzony sposób opisu probabilistycznego zachowania systemu.

Za przypadkowe zachowania niektórych systemów ewidentnie odpowiadają działania inteligencji. Rozważmy przykład licealistów, którzy wkrótce wybiorą się na studia. Wszystkie decyzje potencjalnych studentów związane z pójściem na studia oraz decyzje studenckich komisji rekrutacyjnych dotyczące przyjęcia lub odrzucenia ich podań znajdują się pod w pełni świadomą, inteligentną kontrolą. Liczba podań oraz liczba ich przyjęć i odrzuceń w danych uczelniach (do największej rywalizacji dochodzi obecnie na Caltechu i w Harvardzie) są jednak charakteryzowane przez dobrze zdefiniowane rozkłady prawdopodobieństwa.

Zauważmy, że praktyka posługiwania się prawdopodobieństwami do analizy związków przyczynowych jest dobrze ugruntowana. Patrick Suppes⁴, Nancy Cartwright⁵ i Judea Pearl⁶ sformułowali przekonujące argumenty dotyczące sposobu wnioskowania o przyczynach na podstawie prawdopodobieństw. Stwierdzenie, że „korelacja nie jest przyczynowością”, jest nadużywane i często stanowi po prostu przejaw własnej niewiedzy. W książce Przyczyny i skutki⁷ Judea Pearl przekonująco argumentuje, że zupełnie racjonalnie można uznać, że poznajemy przyczynę czegoś, gdy wnioskujemy na podstawie argumentów probabilistycznych lub statystycznych, które przesiewają zarówno świadectwa potwierdzające, jak i przeczące.

Przyczynowość probabilistyczna jest pojmowana przede wszystkim jako zależność probabilistyczna. Patrząc z perspektywy najbardziej podstawowego poziomu, aby A było przyczyną B, musi zachodzić między nimi zależność probabilistyczna. Ściślej rzecz biorąc, nastąpienie A powinno zwiększać prawdopodobieństwo nastąpienia B. Formalnie zapisujemy to jako P(B|A) > P(B). Tę ideę można dalej rozwinąć dzięki wykorzystaniu diagramów przyczynowych, analiz kontrfaktycznych i rozumowania bayesowskiego. Związek z nową definicją teorii inteligentnego projektu polega jednak na tym, że zdolności systemów można przedstawiać za pomocą modeli probabilistycznych i to samo dotyczy zmian zdolności systemów wskutek infuzji nowej, zewnętrznej informacji.

Informacja. W nowej definicji teorii inteligentnego projektu informacja odgrywa ważną rolę. Nie pełni tam funkcji metafory, lecz oznacza realny byt możliwy do mierzenia za pomocą narzędzi współczesnej matematycznej teorii informacji. Podczas gdy wcześniejsze definicje teorii inteligentnego projektu kładły nacisk na wzorce wskazujące na inteligencję, które najlepiej da się wyjaśnić jako wytwór inteligencji, nowa definicja koncentruje się na informacjach wyjściowych, które najlepiej da się wyjaśnić uprzednim wprowadzeniem zewnętrznych informacji wejściowych, a wyjścia i wejścia są powiązane z konkretnymi systemami. Odniesienia do wzorców i informacji we wcześniejszych definicjach oraz w nowej definicji teorii inteligentnego projektu są sobie w pełni równoważne.

Matematyk Norbert Wiener, w książce Cybernetyka, zauważył, że „informacja jest informacją, nie zaś materią ani energią”⁸. Należy o tym pamiętać przy prowadzeniu badań z wykorzystaniem nowej definicji teorii inteligentnego projektu. Zdolności wielu systemów są mierzone w kategoriach energii i materii. Wcześniej rozważyliśmy przykład samochodu z silnikiem spalinowym, w którego baku nie ma benzyny. Taki samochód nie ma zdolności do poruszania się. Kiedy jednak nalejemy benzynę do baku, samochód będzie mógł się poruszać. W tym przypadku warunki wejściowe (benzyna w baku), które wyjaśniają warunki wyjściowe (zdolność samochodu do poruszania się), nie mają jednak charakteru informacyjnego, lecz energetyczny.

W nowej definicji nacisk jest położony bezpośrednio na informację. Informacja może wymagać jakiegoś wkładu energii. Na przykład staromodne radio tranzystorowe nie posiada samo w sobie zdolności do odtwarzania nagranej muzyki, lecz musi odbierać transmisję sygnału kodującego muzykę. Ten sygnał wykorzystuje energię, ale jest to energia kierowana, która stanowi również nośnik informacji. Taką informację wejściową najlepiej da się wyjaśnić jako wprowadzenie zewnętrznej informacji przez inteligencję (czyli jako projekt).

Zauważmy jednak, że współczesne radio cyfrowe może posiadać jednostkę pamięci z wgranymi plikami mp3, na których zapisana jest muzyka. Takie radio, w przeciwieństwie do staromodnego radia tranzystorowego, może mieć zdolność do odtwarzania muzyki bez potrzeby wprowadzenia zewnętrznej informacji, ponieważ muzyka jest przechowywana na chipie pamięci w radiu. Ten przykład uzmysławia, że należy ustalić, jakie rzeczywiste zdolności mają systemy, których potencjalne zaprojektowanie rozpatrujemy.

Chociaż w wielu przypadkach wprowadzenie zewnętrznej informacji przez inteligencję wymaga udziału energii, to nie możemy z obserwowanych szlaków energetycznych czynić warunku wstępnego dla wprowadzenia takiej informacji. Związki informacyjne nie wymagają związków energetycznych. Jak w książce Knowledge and the Flow of Information [Wiedza i przepływ informacji] zauważył Fred I. Dretske:

Mogłoby się wydawać, że transmisja informacji […] jest procesem zależnym od przyczynowej współzależności [o przyczynowości fizycznej myślmy w kategoriach energii] źródła i odbiorcy. Przekazanie wiadomości z s [źródła] do r [odbiorcy] polega na zainicjowaniu ciągu zdarzeń w s, którego kulminacją jest otrzymanie odpowiedniego ciągu w r. W kategoriach abstrakcyjnych wiadomość jest przenoszona z s do r za pośrednictwem procesu przyczynowego, w którym to, co wydarza się w r, jest determinowane przez to, co dzieje się w s. Przepływ informacji może zależeć – i w większości znanych przypadków ewidentnie zależy – od leżących u podłoża procesów przyczynowych [ponownie pomyślmy o przyczynowości fizycznej i energii]. Niemniej związki informacyjne między s i r należy odróżniać od systemu związków przyczynowych [również teraz pomyślmy o energii] zachodzących między s i r⁹.

W odniesieniu do nowej definicji teorii inteligentnego projektu ważne jest to, że związki informacyjne poprzedzają związki energetyczne. Możemy na przykład wiedzieć, że „magiczna” moneta, która w trakcie podrzucania zaczyna podawać w Unikodzie (1 oznacza orła, a 0 – reszkę) formułę leku na raka, znajduje się pod zewnętrzną kontrolą inteligencji. W gruncie rzeczy systemy składające się z monet podrzucanych przez ludzi nie mają zdolności do tworzenia sensownej komunikacji, nie mówiąc już o dokonywaniu przełomowych odkryć medycznych. W tym przypadku moneta wykorzystuje zewnętrzne względem niej źródło informacji.

Dla wyjaśnienia informacji wyjściowej związanej z „magiczną” monetą nie ma też znaczenia, jeśli nie da się znaleźć żadnego łańcucha przyczynowości fizycznej obejmującego materię i energię albo nawet jeśli taki łańcuch w ogóle nie istnieje. Projekt jest w tej sytuacji oczywisty. Naturalistyczne założenia przyjmowane w próbie zaprzeczenia, że moneta otrzymała informację z zewnątrz, biorąc za podstawę brak znanych procesów fizycznych zdolnych do wyjaśnienia tej informacji, powinny zostać odrzucone. Naturalizm, czy to w formie metodologicznej, czy metafizycznej, nie jest zasadnym ograniczeniem dla nowej definicji teorii inteligentnego projektu.

Zauważmy na koniec, że nie wszystko jest zaprojektowane, ale wszystko może być ostatecznie wytworem inteligencji. Oba te twierdzenia są prawdziwe. Wcześniejsze definicje teorii inteligentnego projektu utrudniały jednak utrzymywanie obu tych twierdzeń bez popadania w sprzeczność lub bez wprowadzania zamętu. Nowa, przedstawiona w niniejszym artykule, definicja teorii inteligentnego projektu umożliwia utrzymywanie obu twierdzeń oraz przyjęcie mocnego ujęcia teorii inteligentnego projektu, które jest naukowo płodne i filozoficznie uzasadnione.

Podziękowania

Bezpośrednim bodźcem do napisania niniejszego artykułu był nieopublikowany tekst Jaya Richardsa, który przesyłał on innym teoretykom projektu. Tekst nosił tytuł Why We Should Not Concede “Blind and Undirected Natural Processes” [Dlaczego nie powinniśmy akceptować „ślepych i niekierowanych przyczyn naturalnych”]. Autor sugerował, że klasa kontrastu dla projektu w ramach wnioskowania o projekcie nie powinna mieć charakteru ateleologicznego (czyli nie powinny być to ślepe i niekierowane przyczyny). Chodziło mu o to, że dopuszczenie przyczyn ateleologicznych daje zbyt wiele przestrzeni naturalistom i zbyt mało zwolennikom arystotelizmu i tomizmu, przy czym tym ostatnim do dyspozycji pozostaje jedynie koncepcja inteligentnego projektu, która jest niezgodna z ich metafizyką, a przez to mają oni przekonujący powód do odrzucenia teorii inteligentnego projektu.

Ten problem jest mi znany od dawna. Ponad dwadzieścia lat temu podjąłem się częściowej próby uzgodnienia teorii inteligentnego projektu z tradycją arystotelesowsko-tomistyczną. Zrobiłem to w grudniu 2001 roku w trakcie prelekcji na spotkaniu American Association for the Advancement of Science w Haverford College. Prelekcję zatytułowałem ID as a Theory of Technological Evolution¹⁰ [Teoria inteligentnego projektu jako teoria ewolucji technologicznej]. Pierwsze zdanie brzmiało: „W księdze II Fizyki Arystoteles zauważył, że »gdyby sztuka budowania okrętów zawierała się w budulcu, to by w podobny sposób z natury tworzyła okręty«”¹¹. Kilka lat później rozwinąłem to arystotelesowskie ujęcie teorii inteligentnego projektu w artykule zatytułowanym An Information-Theoretic Design Argument [Argument na rzecz projektu oparty na teorii informacji], który ukazał się w 2004 roku w monografii zbiorowej pod redakcją Francisa J. Beckwitha, Williama Lane’a Craiga i Jamesa Portera Morelanda, noszącej tytuł To Everyone an Answer: A Case for the Christian Worldview [Odpowiedź dla każdego. Argument na rzecz światopoglądu chrześcijańskiego]¹². Tutaj wykorzystuję wiele zawartych w tym artykule treści.

Choć tekst Jaya był dla mnie zachętą, to fakt, że podjąłem – mimo iż tylko częściowo – ten problem w przeszłości, mógł sprawić, że sumiennie rozważyłbym go dopiero po upływie tygodni albo nawet miesięcy. Kiedy jednak otrzymałem tekst Jaya, wybierałem się do São Paulo w Brazylii na wielką doroczną konferencję poświęconą teorii inteligentnego projektu (odbyła się ona w dniach 28–30 czerwca 2024 roku – dziękuję Marcosowi Eberlinowi za zaproszenie!). Chciałem podzielić się z brazylijskimi teoretykami projektu czymś nowym i dlatego postanowiłem przemyśleć na nowo definicję teorii inteligentnego projektu oraz sprawdzić, jak należałoby ją zmienić, aby była spójna z metafizyką arystotelesowsko-tomistyczną, zgodnie z którą cała przyczynowość ma ostatecznie charakter teleologiczny.

Po chwili namysłu stało się dla mnie jasne, że da się to łatwo zrobić przy jednoczesnym zachowaniu wszystkiego, co jest istotne w teorii inteligentnego projektu. Co więcej, nowa definicja najwyraźniej wzmacniała zarówno naukową, jak i filozoficzną podbudowę teorii inteligentnego projektu. Na konferencji w Brazylii przedstawiłem „wersję beta” tej nowej definicji. Niniejszy artykuł jest dojrzalszym owocem moich rozważań. Wykorzystałem w nim wyniki moich dwudziestoletnich badań relacji między teorią inteligentnego projektu a ujęciem Arystotelesa. W części szóstej¹³ wykorzystałem również wyniki moich najnowszych badań relacji między inteligencją a informacją¹⁴. Niezależnie od tego, czy nowa definicja będzie ostatnim słowem w zakresie zdefiniowania teorii inteligentnego projektu, w moim przekonaniu odgrywa ona ważną rolę w próbie zrozumienia, czym jest teoria inteligentnego projektu, oraz w umocnieniu pozycji tej teorii w dyskusjach naukowych i filozoficznych.

William A. Dembski

Oryginał: Building a Better Definition of Intelligent Design, „Science & Culture Today” 2024, July 15 [dostęp: 17 XII 2025].

Przekład z języka angielskiego: Dariusz Sagan

Źródło zdjęcia: Pixabay

Ostatnia aktualizacja strony: 17.12.2025

Literatura: